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6.1B打平40B Dense模型，蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。
大模型首次直接理解代码图：不用Agent自动修bug，登顶SWE-Bench开源模型榜单
蚂蚁开源新模型CGM，首创将仓库代码图模态融入大模型，不依赖闭源模型和复杂Agent，仅需4步就能快速定位、生成补丁。它在多个测试基准中领先，技术论文等均已开源。
Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题：探索熵机制
论文研究发现大模型经强化学习训练解题时，会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象，如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源，提出破解方法，研究对AI训练范式变革有重要意义。
刚刚，Anthropic发现Claude「类意识工作台」！神秘J空间藏着没说出口的想法
Anthropic新研究发现Claude内部存在特殊“J空间”，像静默心理工作区，浮现模型思考概念，不一定在回答里。此研究受关注，还揭示其特性、发现方式及应用，改变对Claude“心智”理解。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制：仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。
给GUI Agent装上「世界模型」：阿里通义用混合数据+统一思维链，让模型学会预判屏幕变化
伴随多模态大模型发展，GUI Agent成人机交互新范式，但构建高可用、跨平台的GUI Agent面临诸多挑战。阿里通义实验室开源Mobile - Agent - v3.5框架及GUI - Owl - 1.5模型家族，解决了相关技术壁垒。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。