● Qwen3.5 × Twinkle 低成本模型训练最佳实践

📌 一句话摘要 本文介绍了通义实验室开源的 Twinkle 大模型训练框架，通过 Qwen3.5 实战展示了其在低成本 LoRA 微调、强化学习（GRPO）及云端训推分离场景下的高效应用。 📝 详细摘要 文章详细阐述了通义实验室最新开源的 Twinkle 框架，旨在解决大模型分布式训练中显存占用

● ParamMem：通过少量样本让 AI 学会反思模式

📌 一句话摘要 介绍 ParamMem 研究，通过 500 个样本的 LoRA 微调显著提升 AI 的反思与自我改进能力。 📝 详细摘要 针对 AI 易陷入循环错误的问题，推文介绍了 ParamMem 研究。该方法不依赖复杂的提示词或外部搜索，而是通过仅 500 个样本的 LoRA 微调，让模型