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LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
AI为啥不懂物理世界？李飞飞、杨立昆：缺个「世界模型」，得学大脑新皮质工作
近来，杨立昆计划离开Meta创立以‘世界模型’为核心的AI公司；此前李飞飞也发文指出大语言模型弊端，强调建立‘世界模型’重要性。该模型源于对大语言模型局限的反思，能让AI理解物理世界。
辛顿警告AI将取代人类工作，杨立昆反对：应该先听这5个人怎么说
最近，“AI教父”辛顿警告AI将取代人类工作，指出AI与以往技术不同，会突破人类智力瓶颈。但杨立昆反对，建议听五位经济学家观点。这五位学者对AI与人类工作关系看法不一，却都认为这是经济问题。
机器人视觉语言导航进入R1时代！港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1，可将自然语言指令转化为连续导航动作，打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱，在测试中表现出色，小模型性能佳，推动具身智能从数字向具身认知跨越。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast：统一可编程管理大模型张量，推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起，大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast，解耦张量状态，复用管理能力，在多场景测试中表现出色，为大模型基建提供新范式。
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
ICML 2025 Spotlight｜华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE，内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题，推理时将专家输入改embedding token，用查找表替代矩阵运算，实验显示性能与MoE相当，大幅降推理延迟。
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
给非技术人的大模型介绍：从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本，指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用，通过租用API或微调开源模型利用大模型，将专有数据视为核心资产。