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蒸馏效果起飞！DOPD破解「特权幻觉」，让在线策略蒸馏更有效
近期，新加坡国立大学等团队提出 DOPD 法解「特权幻觉」难题。该法依 token 情况动态蒸馏，实验表明其在 LLM、VLM 蒸馏效果好，鲁棒性强，训练稳定，为在线策略蒸馏提供新思路。
拒稿警告，靠大模型「偷摸水论文」被堵死，ICLR最严新规来了
ICLR 2026出台大语言模型使用政策，规范作者与审稿人使用LLM做法，明确需如实披露使用情况并担责，违规将受处罚。其他顶会如NeurIPS、ICML等也有相关规定。
开源一周狂揽 35K 标星！Karpathy 开源 autoresearch：630 行代码让 AI 自动“炼丹”！
前OpenAI、特斯拉前AI总监Andrej Karpathy发布新项目autoresearch，一周揽35.6k Star。它是极简版LLM训练环境，630行代码让AI自动做研究，人类通过Prompt指导，AI自行实验。
“光顾赚钱不搞研究”，OpenAI元老级高管出现离职潮，Mark Chen紧急回应
OpenAI现元老级高管离职潮，如研究副总裁Jerry Tworek等。《金融时报》称与战略转向有关，Mark Chen反驳。内部因专注LLM撕裂，缺算力致资源集中ChatGPT，OpenAI危机四伏。
3.8K星爆款！Google「langextract」可视化溯源，信息抽取神器
Google的「langextract」在GitHub获3.8K星，是信息抽取神器。它有精准源定位、可靠结构化输出等特点，支持多种LLM，适用于各领域，文章还给出实战代码示例。
提示词分享：帮助在 Hacker News 或者 Reddit 这样的讨论贴中提取精华内容
分享了在 Hacker News 或 Reddit 讨论贴提取精华内容的提示词，介绍最佳模型为 Gemini 2.5 Pro，还给出角色定位、工作流程、写作风格技巧及禁止出现的表达方式。
Meta超级智能实验室首篇论文：重新定义RAG
Meta超级智能实验室首篇论文提出REFRAG框架，重新定义RAG。它通过“压缩、感知、扩展”流程优化LLM处理外部知识方式，最高将首字生成延迟加速30倍，且性能无损。
蚂蚁集团发布KAG-Thinker，多跳问答慢思考，医疗领域拿下87分
在LLM问答领域，多跳问题存在局限性，现有方法缺乏严谨性等。KAG - Thinker是基于KAG框架的模型，将复杂问题分解，通过多模块优化知识获取，在医疗领域实用，稳定性也出色。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
北大团队改造DeepSeek注意力，速度快四倍还不丢精度
北大张牧涵团队提出新稀疏注意力机制HISA，突破64K上下文索引瓶颈，相比DSA提速2 - 4倍，且不丢精度、即插即用。该机制分块级粗过滤和块内精挑字符两步，实测表现亮眼，也指出后续改进方向。