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AI安全上，开源仍胜闭源，Meta、UCB防御LLM提示词注入攻击
Meta和UCB开源安全大语言模型Meta - SecAlign - 70B，其对提示词注入攻击鲁棒性超闭源方案，还具更好的agentic ability。介绍了提示词注入攻击背景、防御方法，该模型打破闭源垄断，开源代码助力安全AI建设。
为训推加速！全新FlashQLA注意力算子库开源
自Qwen3-Next发布，GDN成Qwen主力注意力层，随模型规模扩大开销增大。现开源FlashQLA算子库，融合优化GDN Chunked Prefill前反向算子，在NVIDIA Hopper上多场景加速，提升预训练和端侧推理效率。
揭秘！RLVR/GRPO中那些长期被忽略的关键缺陷
近年来大模型任务突破离不开RLVR关键技术，许多RLVR方法会进行组内优势估计，北航等最新工作揭示其存在系统性偏差，困难题优势被低估，简单题被高估。这会影响训练，论文提出校正算法。
Gemini 3 Pro的位置，Kimi K2.5也想坐坐？
Kimi 发布 K2.5，在视觉编程上表现亮眼。它通过多模态训练涌现审美，能生成美观网页。与 Gemini 3.0 对比各有优势，Kimi Code 开源终端 Agent 功能强大，Kimi 还探索 Agent Swarm 协作新路径。
LLM规划能力飙升79%！Google：内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。
LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
Anthropic 再发长文：首次详细揭秘Agent的评估全过程「Claude code开发过程的经验总结」
Anthropic在Claude Code等开发及与客户合作中总结出AI Agent评估方法。文章介绍评估基本结构、构建原因、评分器类型、不同Agent评估法、应对不确定性指标、构建路线图及与其他方法协同方式。
8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场，后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线，它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台，为强化学习提供低成本解法，在易用性和成本上有优势。
Anthropic被作家告了，违规下载700万本书，15亿美元和解了
AI初创公司Anthropic同意支付至少15亿美元，和解作家集体诉讼。此前作家指控其盗版作品训练Claude。若协议获批，将是美版权案最高赔偿，也是AI公司法律纠纷转折点。
刚刚，OpenAI拿下IOI金牌，仅次于前五名人类选手！参赛推理模型才夺得IMO金牌
2025年国际信息学奥林匹克（IOI）中，OpenAI推理模型获金牌，在AI参赛者中排第一，得分仅落后5位人类选手。其未专门训练，成绩较去年大幅提升。此前它在IMO也获金牌级别成绩。