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一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。
构建知识闭环：用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
腾讯团队为解决数据分析痛点，构建知识闭环体系，利用CodeBuddy设计开发规范、自动生成SQL，将编码从小时级降至分钟级。体系含沉淀、传递、生成、信赖、闭环五环，提升团队效率与协作。
视频模型假装在推理？MME-CoF新基准评估12个推理维度
视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。
27、42、73，DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数！为什么？
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73，Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因，如数据集、人类偏见等，也有论文分析此现象，多与数据分布有关。
超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发
斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。
音频全能王炸！小米MiMo-Audio开源，力压Gemini/GPT-4o！
小米团队开源通用音频大模型MiMo-Audio，集多种功能于一身，支持7国语言零样本克隆和中英混合合成。首包延迟低，效果自然稳定。在多个基准测试中表现优于Gemini-2.5-Flash和GPT-4o-Audio。
小米双模型正式开源！MiMo-V2.5-Pro无中断肝出“macOS”：54个应用全开、浏览器真能冲浪
小米MiMo-V2.5系列模型正式开源，权重全量开放。该系列含四大模型，综合实力对标国际顶尖水准。MiMo-V2.5 Pro能力出色，如4小时无中断完成“macOS”系统，且Token效率高省成本。小米还推出开发者扶持计划。
AI生成的图片正在反向对齐人类的审美？ICML 2026观点论文Spotlight
UBC和Weathon Software研究指出，图像美学对齐削弱艺术表达。开发者用评估模型让图像生成模型产出符合人类审美的图片，但这导致图片同质化，限制艺术多元性，作者还提出六个相关担忧，并做多项测试验证。
比SOTA快9倍，谷歌DeepMind时空重建，把视频变成时空搜索引擎
谷歌DeepMind联合团队发布D4RT时空重建框架，颠覆传统视频转3D方法。它按需提问，像搜索引擎，处理动态视频高效。内部结构分编码、解码两步，速度快，还发明聪明收割机算法，在多项测试中表现优异。