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告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5，提供长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力，效果显著，相关代码已开源。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
AI体育教练来了！中国团队打造SportsGPT，完成从数值评估到专业指导的智能转身
现有智能体育系统多停于‘打分+可视化’，通用大模型处理体育生物力学分析有局限。中国团队提出SportsGPT框架，实现从‘动作评估’到‘训练处方’智能闭环，各模块优势明显，超越基线。
Ilya重磅发声：Scaling时代终结！自曝不再感受AGI
Ilya在与主持人Dwarkesh Patel的深度访谈中爆出惊人观点，认为Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。他指出当前技术路线后劲不足，模型泛化能力远逊人类，还探讨了AI发展的诸多关键问题。
短视频刷多了AI也会变蠢！“年度最令人不安的论文”
最新研究显示，大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’，研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型，测试其核心能力，发现垃圾数据致认知下降，且损伤不可逆，还给出行业启发。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
Andrej Karpathy回应强化学习之父Sutton最新观点「LLM是“死路一条”」
图灵奖获得者、强化学习之父Richard Sutton认为当前热门的大语言模型是“死路一条”，因其缺乏从实际互动中学习的能力。AI大神Andrej Karpathy认同其批评，认为当前LLM是向现实妥协的产物，还提出了“幽灵”比喻。
普通程序员怎样转到AI方向拿到更好的offer
在AI研究员拿天价offer的当下，探讨普通程序员转AI方向拿更好offer的方法，还介绍了AI生态的五个层次，包括各层岗位、年薪及容量。
DeepSeek 新模型 R1-0528 悄悄开源，与o3 相当，实测来了。
DeepSeek团队悄无声息地在Hugging Face上开源推理模型新升级版DeepSeek R1-0528，基于DeepSeek-V3-0324模型，架构和训练方法有改进，性能与o3相当，实测表现不错。