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与DeepSeek-OCR不谋而合，NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本
NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架，为大语言模型长文本推理提供视觉方案，与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读，有快 - 慢路径协作，在多任务表现优，还让模型‘用眼看文字’，优势明显。
一份最新具身智能中的世界模型&安全综述
本文分享2篇具身智能世界模型和安全挑战的综述。2025年10月的综述用三维坐标轴整合文献。还介绍世界模型分类、性能表现，围绕自动驾驶与机器人领域分析安全隐患并实证评估。
Anthropic新模型偷「吃瓜」！最强Fable 5爆冷
Anthropic提前曝光两个新模型claude-mashmallow-eap和claude-melon-eap，早期实测Marshmallow更佳。此前上线的最强Fable 5爆冷，企业调用少，营收低，其弟Opus 5反而胜出，开源模型也在抢占份额。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
Anthropic重磅研究：250份文档就能 “搞垮” 大模型？
Anthropic等团队发布研究，进行大规模投毒攻击模拟。结论是投毒大模型所需‘毒药’数量与模型大小和干净数据量无关，取决于投毒文档绝对数量，250份就能‘搞垮’模型，改变了对AI安全的认知。
她们估值840亿，刚发了第一个AI成果
估值超120亿美元的Thinking Machines发布首篇研究博客，由创始人、OpenAI前CTO Mira Murati宣发。研究聚焦克服大语言模型推理中的不确定性，探讨推理结果难复现的根源，还介绍解决办法并验证效果。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
大模型IMO25数学竞赛成绩公布了
大模型挑战IMO 2025成绩出炉，Gemini 2.5 Pro以超30%总成绩断崖式领先，超出第二名89%。测试由MathArena组织，采用统一环境和双人匿名评估。还介绍了测试模型、题目及模型表现，人类版结果预计本周六发布。
一夜之间，Claude Code删掉了80%系统提示词
本周五，Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 介绍新一代大语言模型工程趋势变化。Anthropic 发现旧提示词工程范式在新一代强推理模型发布后或过时，新的 Claude.md 应精简，大砍系统提示词后可把特定任务上下文交给 Skill。