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上科大何旭明团队新作：克服简单样本偏置，让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。
文本分类重大创新：持续学习新增类别，不会灾难遗忘
在生成环境中，传统文本分类方法新增业务标签需从头训练，易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器，通过四项创新，可实现动态类添加和持续学习，而不会发生灾难性遗忘。
美团龙猫LongCat技术升级！新注意力机制解码速度快10倍，还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA，重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造，计算复杂度降至线性，处理128K上下文解码快10倍，性能不缩水，后续还计划支持动态稀疏比例。
DeepSeek悄悄开源LPLB：用线性规划解决MoE负载不均
昨天，DeepSeek 在 GitHub 上线新代码库 LPLB 解决 MoE 负载不均。它利用线性规划算法优化专家并行工作负载分配，能处理动态波动，但也存在忽略非线性成本等局限，对 MoE 架构训练加速有参考价值。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构，推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI，基于全新非掩码离散流匹配架构，能并行去噪、动态修正，为多模态模型开辟新路径。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型，面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践，如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等，还提及未来优化方向。
账号与身份防线全面失守：黑灰产 Agent 化攻击下，如何用“第一性原理”重建防线？
11月13日Anthropic报告显示，黑客利用AI Agent化能力发起复杂攻击，网络安全面临转折点。数美科技CTO梁堃指出黑灰产完成‘智能化’改造，传统防线失效，并提出防御方法。
上交大 x vivo 团队：一个简单改动，让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026
上交大与 vivo 团队提出 C²FG 方法，针对当前 diffusion 模型缺稳定可控生成机制问题，通过 score 差异实现动态引导控制。实验显示，该方法能提升多维度指标，改进生成分布，揭示生成机制新方向。
美国开源被中国甩在身后，套壳创业者更遭惨烈清算！OpenRouter CEO：天天乱用高价AI的员工要小心了
顶级科技播客20VC访谈OpenRouter联合创始人兼CEO Alex Atallah。他指出美国开源大模型落后中国，企业怕依赖巨头，AI时代员工成本应动态化，还探讨了模型生态、路由技术等行业热点。
ACL 2025 | 清华&港中文提出 MorphMark：全新理论视角破解大模型水印效力与文本质量的两难困境
随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。