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AI自己给自己当网管，实现安全“顿悟时刻”，风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险，此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架，发现大模型信息“越狱”两大核心，通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全，实验验证其有效性。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
港大联手月之暗面等开源OpenCUA：人人可造专属电脑智能体
香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构提出用于构建和扩展 CUA 的完全开源框架 OpenCUA，含注释工具、大规模数据集等，还构建旗舰模型 OpenCUA - 32B，公开代码、数据和模型。
港大张清鹏 Nature 子刊最新研究：AI 结合血液多组学，提前 15 年预测心血管疾病风险
香港大学张清鹏团队基于UK Biobank数据，开展AI与血液多组学结合的研究。成果显示，引入血液多组学信息，能显著提升心血管疾病长期风险预测能力，为风险研究提供新思路。
大模型全员0分！谢赛宁领衔华人团队，最新编程竞赛基准出炉，题目每日更新禁止刷题
谢赛宁等人出题，让o3、Gemini - 2.5 - pro等模型全军覆没。LiveCodeBench Pro是实时基准测试，题库每日更新。此前称LLM编程超人类专家，本次测试并非如此，最好模型难题通过率也为0。
PRF | 宾州州立、南科大杨翔、张雯等：粗糙壁湍流的低维建模新范式
传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数，泛化与精度不足。该研究提出新思路，将粗糙面形貌压缩到低维流形，用自动编码器和前馈神经网络建模，重构效果好、预测准，有生成与泛化性。
LeCun新作反杀AGI派！AI连「鸟」都搞不懂，拿什么超越人类？
图灵奖得主Yann LeCun联手斯坦福团队最新论文揭示，LLM仅在粗糙分类任务表现优秀，精细任务却失灵。研究测试30多个大模型，得出三大发现，指出LLM与人类在概念形成和信息处理上存在本质差异。
Google开源DESIGN.md。玩AI，今年最该知道的Markdown！
Google开源DESIGN.md格式规范，对用AI coding的人很实用，可约束产品UI设计。开源社区已有70+大厂的DESIGN.md及自动提取的开源项目。还有汇聚大厂设计规范的仓库及可自动生成的工具，或成行业标准。
真实评估！北理发布全球首个「全场景教育」基准，支持4000+情境
北京理工大学高扬老师团队推出EduBench，是全球首个「全场景教育」基准，涵盖9大教育场景、12个评估维度、超4000个情境。团队将数据、模型等全面开源，评估发现大模型在特殊教育场景有不足，还提出多源知识蒸馏等方法。
倒计时3周离职！LeCun最后警告：硅谷已陷入集体幻觉
LeCun三周后将从Meta离职，在最新访谈中警告，硅谷对大模型的追捧是集体幻觉，大模型无法通往AGI。他认为世界模型才是正途，还分享了创业公司AMI的规划，批评了硅谷单一文化，对AGI时间线给出看法。