如何把 Skills 变成 Agent 的训练场？小红书 AllSpark 提出 Skill2Env
一份 Skill 能告诉 Agent 如何使用工具，但怎样把它变成有挑战、能执行、可评估的训练任务？小红书 AllSpark 提出 Skill2Env，从能力需求出发合成环境，再根据执行反馈逐步增加挑战。使用 1.5K 条轨迹微调，模型在七项 Agent 基准上均获提升。
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从单服务到跨应用工作流：小红书 AllSpark 提出 CompoWorld，探索组合式环境扩展
从数据库检索信息，到阅读文档、更新记录和发送通知，Agent 如何学会完成跨应用业务流程任务？小红书 AllSpark 提出 CompoWorld，在组合层面扩展环境，将 448 个可复用服务组合成训练环境，在八项 Agent 基准上较基座模型平均提升 9.17 分。
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AllSpark 团队联合商业算法提出 Vela，探索将经过匿名化、脱敏处理的行为数据转化为更有挑战性的训练任务。实验中，35B 模型在用户理解主基准上提升 11.5 分，五项通用基准平均提升 4.0 分，并为后续强化学习提供了更强的能力基础。
阅读全文 ：从海量用户行为中挖掘 LLM 智能，十项基准全线提升从规则匹配到情境决策——小红书提出面向复杂情境决策的 Agent 学习框架AdaptEvo
小红书联合复旦大学、中山大学提出 Agent 学习框架 AdaptEvo，帮助 Agent 从规则匹配走向有证据支撑的情境决策。
阅读全文 ：从规则匹配到情境决策——小红书提出面向复杂情境决策的 Agent 学习框架AdaptEvoRED OHC 开源：刷新 Java 堆外缓存 SOTA，多线程性能最高达基线 3.38 倍
本文从搜推广链路的访问特点出发，介绍 RED OHC 如何处理并发读取、写入和内存回收，并给出基准测试结果。
阅读全文 ：RED OHC 开源：刷新 Java 堆外缓存 SOTA，多线程性能最高达基线 3.38 倍小红书推荐系统的 Agentic 发布：跨昼夜任务 Harness 实践
推荐语专栏介绍随着 Agent 逐步具备理解上下文、调用工具和持续执行复杂任务的能力，推荐系统研发开始探索新的
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一次任务的最终成败，如何分配到 Agent 的每一步决策？小红书 AllSpark 从信用分配的唯一刻画出发，提出 PACT，改进数学推理与代码任务中的训练。
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世界杯对直播平台是一场不能重来的考试。小红书如何用三套递进能力——架构、性能、稳定性，在 3 周窗口内吞下 40 多个需求，赛事期千万级 PCU 零事故。
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一文看懂 MemPro：不止记住什么，更让“怎样记、怎样找、怎样用”从错误中持续进化。
阅读全文 ：EMNLP 2026｜MemPro：让 Agent 的记忆系统学会自我进化小红书 AllSpark 发布 Iris：同量级最强开源 Search Agent
导读Search Agent 要在真实网络里边搜、边读、边推理，还要自己决定何时收敛作答。
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让通信不再只是一个耗时指标，而是能够解释训练进度、等待关系与异常来源的系统级证据。
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导读在大模型合版训练过程中，多教师在线蒸馏（MOPD）让学生模型同时向多位专家教师学习。
阅读全文 ：多教师OPD收敛速度不一致？小红书 AllSpark 提出D³-MOPD小红书 x vivo 首发！从相册到社交，一文读懂3D图片技术实践
小红书与 vivo 联合打通了从相册拍摄到社交发布与消费的完整 3D 内容链路，本文分享双方在3D图生成、3D格式设计、跨平台渲染、首帧提速与功耗控制上的全链路技术实践。
阅读全文 ：小红书 x vivo 首发！从相册到社交，一文读懂3D图片技术实践从文件高清到体验高清: 小红书如何守住全链路画质？
随着 HDR影像、8K 图片、4K 视频、全屏大图、LivePhoto 和 3D Photo 等能力普及，移动影像开始承载更丰富的色彩、明暗、细节、动态和空间信息。
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今天，我们开源了 dots3-note Preview。
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近日，小红书 dots 团队正式开源dots.tts。这是一个 20 亿参数、全连续、端到端的自回归语音合成模型。
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