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ACL2025 | 传统符号语言传递知识太低效？探索LLM高效参数迁移可行性
中科院自动化所谭宇乔等研究跨规模大模型参数知识迁移（PKT）可行性。指出传统符号语言传递知识低效，LLM 模仿此范式也有局限。提出新 Pre - Align PKT 范式，实验分析 PKT 效果，揭示神经不兼容性致其失败。
ICML 2026 ｜让大模型边想边说：这篇文章把「何时开口」变成可学习策略
论文《When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning》针对推理模型的‘沉默税’问题，提出Side - by - Side（SxS）Interleaved Reasoning，将‘何时披露内容’变为可学习决策，经实验验证效果良好。
刚刚，智谱正式成“全球大模型第一股”，开盘涨超3%！10位董事7个清华背景，专家：国内IPO抢收“确定性”，OpenAI们豪赌“无限性”
今天，智谱在港交所正式挂牌上市，成“全球大模型第一股”。其有技术、产品、商业化等竞争力，但未盈利，研发投入大。专家认为国内大模型厂商上市是抢收确定性，而OpenAI等是扩展无限性。
从DeepSeek-V3到Kimi K2：八种现代 LLM 架构大比较
文章对比了DeepSeek-V3、Kimi K2等八种现代LLM架构。介绍各模型独特技术，如DeepSeek V3的多头潜在注意力和混合专家技术，OLMo 2的后归一化策略，Gemma 3的滑动窗口注意力等，探讨架构改进与突破。
0.3B参数，600MB内存！腾讯混元实现产业级2Bit量化，端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，参数量仅0.3B，内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案，生成速度提升，还通过多种方法提升能力，未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
清华刘知远团队：高质量LLM训练数据获取新方法！成本降90%，性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。
首个用户生活「长程模拟器」来了！LifeSim 重新定义大模型个性化评测
现有个性化助手评测基准与真实用户-助手交互脱节，来自复旦大学等的研究人员提出 LifeSim 框架及 LifeSim-Eval 评测方法。实验显示主流 LLM 处理显性需求尚可，隐性意图识别等方面短板明显。
拒稿警告，靠大模型「偷摸水论文」被堵死，ICLR最严新规来了
ICLR 2026出台大语言模型使用政策，规范作者与审稿人使用LLM做法，明确需如实披露使用情况并担责，违规将受处罚。其他顶会如NeurIPS、ICML等也有相关规定。
碾压DeepSeek V3！开源AI Agent专属模型，1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2，这是混合专家模型，总参数1万亿。它针对AI Agent优化，工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型，训练流程还有独特技术创新。