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DeepSeek-R1推理智能从哪儿来？谷歌新研究：模型内心多个角色吵翻了
过去两年大模型推理能力跃迁，谷歌等机构研究指出，推理能力提升源于模型推理时隐式模拟类多智能体交互结构“思维社会”，还提出利用“群体智慧”新方向，并介绍了研究方法、实验结果等。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
日本AI王者，CTO是Transformer之父，刚拿下世界编程竞赛冠军
在ICFP 2025编程大赛中，日本Sakana AI的「Team Unagi」以人机共创模式夺冠。其AI系统「ShinkaEvolve」优化代码，性能提升近十倍，还启发人类思维。Sakana AI以自然进化为理念，探索AI新范式。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
陶哲轩联手GPT-5，1小时攻克数学难题！全程无需编码，OpenAI副总惊呼
陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题，节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码，后改用分步对话找参数，还验证结果。AI助其发现错误、优化流程，凸显在数学研究的潜力。
告别海量标注！浙大团队提出GUI-RCPO，让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO，这是自我监督强化学习方法，能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想，利用区域一致性自我提升，实验表明该方法有效且有泛化能力。
DeepSeek V4 借实习生获奖论文“起飞”？梁文峰剑指上下文：处理速度提 10 倍、要“完美”准确率
ACL公布2025年获奖论文，中国作者比例超51%。DeepSeek梁文锋通讯、实习生袁境阳一作的论文获Best Paper奖。其提出NSA机制，实验显示性能优、准确率高、速度提升显著，成果或用于DeepSeek V4。
GuardAgent：首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent，但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心，为此学者发布GuardAgent，它守卫agent，具通用性、精确判断和免训练部署优势，实验表现佳。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。