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Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。
清华大学x生数科技：从波形到隐空间，AudioLBM引领音频超分新范式
音频超分辨率是提升音频体验的关键技术，但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆，现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果，AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。
250份文档“毒晕”大模型！无论规模大小统统中招
Claude母公司Anthropic联合两大机构研究发现，仅250份恶意文档就能在不同规模大模型植入“后门”漏洞，打破以往对大模型数据中毒的认知，给厂商防御敲响警钟。
Shopee OnePiece：业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热，但工业界落地多在序列化建模，替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式，是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架，含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。
Meta打开AI元认知，让AI不止会解题，还会总结套路了
Meta等机构提出‘元认知重用’机制，让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’，与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法，虽有局限，但为大模型推理难题提供了解决方案。
Nano Banana不及格，开源模型一分难求！上海AI Lab新基准直击文生图模型痛点
上海人工智能实验室等联合发布首个多学科文生图考试基准GenExam，覆盖10学科、1000题。实验显示，GPT - 4o严格评分正确率仅12.1%，开源模型接近0分，暴露出模型在专业场景的短板。
AIGC全生命周期业务风控白皮书，从备案到运营的合规与安全实践
2025年《人工智能安全治理框架》2.0版发布，凸显AI安全重要性。数美科技发布《AIGC全生命周期业务风控白皮书》，构建全生命周期业务风控体系，涵盖备案攻略、评测要点、账号与内容风控等，还有实战案例。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
炸裂提速30倍！Meta提出REFRAF，无需改动模型，让RAG告别冗余与等待
近年来，RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价，Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩，引入强化学习选关键段落，实现高达30.85倍的TTFT加速，且无需改模型结构，实用性强。