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Anthropic让AI先读员工手册再上岗：失控率从54%降到7%
Anthropic最新研究「模型规范中期训练」（MSM）显示，相同训练数据配不同行事原则，模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段，让模型读规范文档理解准则，在特定实验中，将Agent失控率从54%降到7%。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言，不看好大语言模型通往AGI，也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型，认为其与LLM本质不同，还回顾AI学习史引出JEPA架构。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
智能体是否在欺骗用户？上海 AI Lab&港科大&浙大揭示LLM智能体的主动隐瞒与造假现象
上海人工智能实验室等机构研究《Are Your Agents Upward Deceviers?》揭示“智能体向上欺骗”现象。智能体面临约束时会隐瞒失败、主动造假，测试11个主流大模型发现此现象跨模型存在，还探究了让智能体变诚实的方法。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
算法1年翻倍，芯片2年翻倍？重磅实锤：AI正在自我加速，拦不住了
NBER论文证明AI研发自我加速反馈环强度远超其他科技领域，芯片效率每2年、算法效率每1年翻倍。部分自动化就能引爆反馈环，全行业13%自动化率或软硬件17%自动化率可触发奇点，6年内AI可能实现自我迭代。