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MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
ChatGPT惊现“零点击攻击”，API密钥被轻松泄露，OpenAI暂未解决
ChatGPT存在“零点击攻击”安全问题，攻击者可通过向第三方应用文档注入恶意提示，窃取用户敏感数据和API密钥。OpenAI虽采取防范措施，但攻击者仍能绕过。专家为企业提出防范建议。
Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题：探索熵机制
论文研究发现大模型经强化学习训练解题时，会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象，如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源，提出破解方法，研究对AI训练范式变革有重要意义。
一场“直面行业真问题”机器人比赛的万字观赛报告｜甲子光年
甲子光年发布ICRA上WBCD赛事观赛报告。该赛聚焦双臂机器人，设生命科学、物流打包、餐桌服务挑战。从实际需求出发，吸引全球团队。各赛展现不同技术亮点，如洛桑联邦理工线控、卡内基梅隆神经 - 符号架构等。
颠覆无线电常识！新技术把干扰信号变算力，自动驾驶掉线难题有望解决
一项名为空中计算（OAC）的新技术有望颠覆无线网络系统设计标准，它能将无线信号干扰转化为计算能力，降低拥塞和能耗。目前已有原型机实现95%图像识别准确率，预计30年代走向标准化，但面临移动性等挑战。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
OpenAI「解决」10道数学难题？哈萨比斯直呼「尴尬」，LeCun辛辣点评
OpenAI研究员宣称GPT - 5「发现」10个悬赏数学难题的解决方法，舆论误以为是解题方法，后发现只是检索到已有文献，引发学界大佬群嘲和对AI夸大宣传的讨论。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。