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27M参数战胜GPT-4！脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
管你模型多大，250份有毒文档统统放倒，Anthropic：LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念，只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门，且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击，评估了多种训练配置。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
大语言模型高考数学拿高分靠强化学习，那文科考高分得靠什么？
大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习，但文科题无标准答案，此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分，靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。
让视觉语言模型像o3一样动手搜索、写代码！Visual ARFT实现多模态智能体能力
上海交大等团队推出多模态智能体训练方法 Visual-ARFT，让视觉语言模型有「工具智能体」能力，还开源项目。它能自动调用工具、拆解任务，团队构建 MAT-Bench 评测，其在多任务超 GPT-4o。
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。
AI教父辛顿上海WAIC主题演讲：LLM真的理解语言，数字智能极其危险，可以无限复制
AI教父杰弗里·辛顿在WAIC开幕式演讲，对AI发展警惕且悲观。他认为LLM真理解语言，数字智能与生物智能差异大，AI进化快很危险，人类应全球合作研究让AI向善。
更大，还能更快，更准！蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T，刷新多项SOTA
10月9日，蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T。它延续自研高效MoE架构，在编程、数学推理等多维度测试表现亮眼，还能兼顾精确与效率。此外，它在多场景实用性强，其创新设计提升了能效比与性能。
谷歌推出 LLM-Evalkit，为提示词工程带来秩序与可衡量性
谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit，让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节，与谷歌云工作流集成，有无代码界面，已在 GitHub 发布。