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Sebastian Raschka于2026年10月24日在Ahead of AI杂志（magazine.sebastianraschka.com）发布一套共八讲、超11小时的Python与PyTorch实操视频课程，系统讲解推理模型的评估、推理时扩展、强化学习（RLVR）与知识蒸馏，基于预训练Qwen3-0.6B模型实现全部方法。
推荐理由：该课程是作者继《从零构建大语言模型》后推出的进阶技术教育内容，聚焦当前主流LLM的核心演进方向——推理能力增强，覆盖从基础环境搭建到GRPO强化学习、自蒸馏等完整技术链，且明确声明所有实现均‘从零手写’、可复现，具备强教学性与工程参考价值。
AWS发布Multi-Turn Reinforcement Learning（MTRL）功能，使用户可在SageMaker AI上基于完整任务轨迹与最终结果反馈训练大模型智能体，无需步骤级标注；以Wordle为示例演示全流程，涵盖AgentCore部署、数据准备、GRPO训练、奖励设计及成本分析。
IBM Research推出开源的Granite Timeseries Ensemble（v1），集成PatchTST-FM-r1/r2、FlowState与Tiny Time Mixers四类预训练架构，支持零微调下的概率性集成预测；默认采用等权概率池化（Probabilistic Ensemble），亦提供基于四分位距自适应加权（IQR Ensemble）；在GIFT-Eval基准（截至2026-10-20快照）上，其点预测误差（MASE=0.683）略优于最佳单模型，整体鲁棒性显著提升。
