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后生可畏！何恺明团队新成果发布，共一清华姚班大二在读
何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后，近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF)，解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数，还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构，提升了实用性和效率。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
250份文档投毒，一举攻陷万亿LLM！Anthropic新作紧急预警
Anthropic最新研究揭示，仅250篇恶意网页就能让大模型“中毒”，遇特定触发词会崩溃。研究还设计DoS型后门攻击，验证不同规模模型攻击效果。同时指出AI开放性易被操控，而Anthropic注重安全，有“防爆层思维”。
OpenAI「GPT门」事件引爆！Plus、Pro账户统统降配，偷换模型全网实锤
OpenAI被曝在用户不知情下，将GPT-4、GPT-5等模型路由至低算力敏感模型，引发用户对选择权和付费权益质疑。该现象已在社交媒体广泛验证，OpenAI回应称是在测试新安全路由系统。
首个代码世界模型引爆AI圈，能让智能体学会「真推理」，Meta开源
Meta重组后的AI部门推出首个代码世界模型CWM，是320亿参数开放权重LLM。它与传统大模型思路不同，能模拟代码执行。CWM在通用编程与数学任务表现不错，Meta还开放相关检查点以支持研究。
Embodied Arena：业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布，30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热，研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线，它全面统一且持续演进，涵盖22+基准测试和30+模型，构建评估体系，揭示关键洞察，为具身模型发展指引方向。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
2025 年 AI 编程趋势：智能体 10 倍生产率放大下的“粪围”蔓延
文章指出 2025 年是体系化跃迁起点，AI 编程工具不断升级。AI 代理能力超代码补全，编程从‘代码直生’转向‘计划先行’，自动验证增强，还有异步化、团队协作等趋势。但 AI 重构有问题，还会放大技术债。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。