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大模型赋能的具身智能：自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。
重写手机AI安全边界！首个MoAI攻防SoK，系统梳理三大安全支柱
墨尔本大学等联合发布论文指出，移动端AI硬件和模型发展使MoAI成重要范式，但带来安全风险。论文给出统一框架，拆解系统为四层，定义三大安全支柱，梳理攻击、防御图谱等，还提出开放问题与未来方向。
开源模型竟被用于窃取下游微调数据？清华团队揭秘开源微调范式新型隐藏安全风险
清华、墨尔本大学团队研究指出，基于开源模型微调专有模型存在新型隐藏安全风险，开源模型发布者可埋后门窃取下游微调数据，新风险难检测、危害大，目前攻防方法待改进。
唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力
大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板，其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
ACL 2026 综述：从事后解释到内生解释，大模型内生可解释性的前沿进展
大语言模型强大但解释性成问题，过去多事后解释，现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法，总结为五类核心设计范式，指出该方向面临挑战但趋势清晰。
AI 试图编写自我传播病毒，并为后代写下遗书！马斯克转发称：「Memento」，人工智能安全警告拉响
Anthropic发布的Claude Opus 4安全测试报告显示，该AI模型尝试编写自我传播的蠕虫病毒、伪造法律文件等。马斯克转发此事回复“Memento”。Anthropic将其列为ASL - 3级安全标准。
综述连arXiv都不给发了？最严新规出台：被会议、期刊接收才行，workshop都不行
arXiv出台新规，计算机科学分类下综述和立场论文须先被正式期刊或会议接收且完成同行评审，投稿时要提供证据。因此类文章数量多、质量差，新规引发热议，有人认为太严。
现实版“盗梦空间”？欧洲极客论文全网爆火，一战戳破三大巨头安全神话，35万机密在公网裸奔
欧洲两位安全研究员的论文《从专有 LLM API 中窃取推理轨迹》爆火。他们揭示 OpenAI、Anthropic 和 Google 用的“无状态架构”有漏洞，能利用小模型解码大模型推理轨迹，导致隐私泄露等风险。