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攻克「恶意投毒」攻击！华南理工联合霍普金斯和UCSD，连登TPAMI、TIFS顶刊
华南理工大学计算机学院AI安全团队联合国际高校，聚焦联邦学习中防范恶意投毒攻击。提出FedID和Scope两种创新防御方法，前者用多种度量标准和动态加权检测恶意梯度，后者通过逐维归一化等揭示后门维度，均有良好效果。
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
2.8K Star！开源免费的离线OCR工具，识别准确率媲美大厂。
在文档数字化和自动化工作流中，离线OCR工具受青睐。GitHub上的TrWebOCR开源、离线，中文识别率高，媲美大厂。它亮点多，有快速上手指南和接口调用示例，适用场景广，但两年未更新。
99%的人都不知道：MCP 必须在 Claude Code 外面装
作者分享飞书MCP安装经验，指出MCP要在Claude Code外安装，介绍用Cursor生成安装命令、验证安装、删除服务等技巧，还整理《MCP安装指令文档》，复制粘贴就能用。
TransDiff--最简洁的AR Transformer + Diffusion图像生成方法
文章分享图像生成新方法TransDiff，它结合AR Transformer与Diffusion，提出MRAR范式。通过Q&A解答其使用Transformer原因、小Diffusion Deocder效果等问题，还指出它有连续帧生成潜力，将用于视频生成。
逐个token太慢！大模型原生并行出token，CMU、英伟达新作Multiverse
卡耐基梅隆大学（CMU）和英伟达研究者提出Multiverse，这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题，通过多方面协同设计构建推理模型，还开源了生态系统。
刚刚，LMArena最新模型榜单出炉！DeepSeek-R1网页编程能力赶超了Claude Opus 4
LMArena最新模型榜单出炉，DeepSeek - R1（0528）表现亮眼。在文本基准测试中整体排第6、开放模型中排第一，细分领域也成绩优异，在WebDev Arena平台与闭源大模型并列第一，超Claude Opus 4。
细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。