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阿里新开源提出建设性安全对齐方案，向“让用AI的人安全”新范式跃迁
阿里巴巴集团安全部联合多高校发布技术报告，提出建设性安全对齐理念并集成到Oyster - I模型。该理念突破传统防御式机制，构建新博弈框架，实验显示该模型在安全和通用能力上达SOTA水平。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
Diffusion约2倍无损加速！训练-推理协同的缓存学习框架来了｜ HKUST&北航&商汤
HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架，解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制，解决训练 - 推理脱节，在多模型上实现推理提速、质量提升，且训练推理开销低，已开源。
多模态推理新基准！最强Gemini 2.5 Pro仅得60分，复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。
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。
WorkSwarm：引领办公智能体新范式，让AI从一个助手，进化为一支与你并肩作战的团队
办公智能体成热门赛道，openJiuwen推出WorkSwarm蜂群办公智能体，将多智能体协作引入个人办公场景。它有单Agent和集群两种模式，能自主组队、共享成果等，还支持多平台，openJiuwen社区也在招募开发者。
2K Star！颠覆PPT！这个560KB的HTML文件，把整个办公套件装进了一个文件里！
Bento是开源项目，把文档、编辑器等全打包进约560KB HTML文件，功能堪比PowerPoint。它数据纯JSON、支持AI协作与端到端加密协作，还自研多个引擎，有多种上手和与AI协作方式。
我去，程序员的福音啊？2.69 万 Star Maple Mono，真心不错，我已经用上啦～～～
介绍开源编程字体 Maple Mono，它将圆角、连字等多种特性融入一套字体，能提升代码可读性、优化符号表达等，解决了程序员高频痛点，但也有局限性，建议试用。
李开复陆奇重仓同一家Harness智能体公司，李笛带队，4个月2轮融资3-5年粮草
成立仅四个多月的AI初创公司明日新程宣布连续完成两轮融资，资金储备够未来三到五年创新。其由李笛带队，获李开复、陆奇等投资，聚焦Harness群体多智能体，还将推出新版“小冰岛”。