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无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
Transformer八周年！Attention Is All You Need被引破18万封神
Transformer已满8岁，其开创性论文《Attention Is All You Need》被引超18万次，掀起生成式AI革命。它催生诸多前沿产品，让人类跨入生成式AI时代，虽起初未受关注，但如今影响深远，谷歌态度也在改变。
生图效果媲美GPT-4o，一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架
港科大（广州）和字节联合推出开源框架ComfyMind，它是通用视觉生成框架，能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法，媲美GPT - 4o - Image，还介绍了架构、接口等及性能评估情况。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了！一次部署，终生可用
英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX，打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点，实验验证其性能提升显著。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
刚刚2岁的Llama，「爸妈」都跑了！小扎手拆Meta AI，LeCun保持独立
面对谷歌、OpenAI等劲敌及Llama 4翻车、人才流失困境，小扎决定重组Meta GenAI团队，设三大架构。2023年Llama首版论文14名作者只剩3人，Llama 4也问题不断，而LeCun坚持自己的路线。
DeepSeek揭秘o1后，小红书似乎破解了o3的技术路线，还开源了~
OpenAI闭源后，大家不知其先进模型技术路线，解密成重要任务。DeepSeek R1年初开源后引发关注，小红书团队核心贡献的论文似破解o3谜题，还开源模型等，为训练调优提供可行路线。
ICLR 2025 Oral | LLM也有从众心理！
浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
转载 | 赖姜研究员等：基于人工智能的结构力学专题序
基于人工智能的结构力学研究因多领域融合取得进展，突破传统瓶颈。《力学学报》组织专题含6篇论文，展示我国科研人员在该领域结合的最新成果，多位专家参与，介绍了专题相关研究及期刊信息。