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大模型自信心崩塌！谷歌DeepMind证实：反对意见让GPT-4o轻易放弃正确答案
谷歌DeepMind携手伦敦大学研究发现，GPT - 4o、Gemma 3等大语言模型有“固执己见”和“被质疑就动摇”并存的冲突行为，原因与训练、决策逻辑、记忆机制有关。研究还通过两轮实验证实。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
超过GPT-image-1！大黑马Black Forest刚开源新模型，只用文本实现一键PS
今日凌晨，Black Forest开源文生图模型FLUX.1-Kontext开发者版本，功能类似PS，用自然语言就能一键P图。测试显示它超GPT-image-1，成最强开源文生图模型之一，还在架构、训练、工程层面做了优化。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
突破瓶颈，嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作：别再给模型叠加「高级词」了！模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law，即文本频率定律，揭示文本频率对模型训练及推理的重要性，还给出工程解法，实验效果显著，为行业带来新思路。
直面LeCun愿景，智在无界发布最强具身世界模型，20万小时人类视频屠榜6大榜单
智在无界作为人类视频学习路线开创者，4月14日发布第三代旗舰模型Being - H0.7，用20万小时人类视频训练，提出新范式，在6项权威评测中综合排名全球第一，拓展了世界模型能力边界。
AI 项目总踩坑？小团队、渐进研讨带你找到正确打开方式
Cloud Native Summit 2025奥克兰大会探讨企业借Open Practice Library将协作模式转化成果。Andrea Magnorsky分享Byte - Sized Architecture方法，Ahilan Ponnusamy与Andreas Grabner介绍企业采用AI的迭代式框架，强调小规模持续研讨。
无需准确传感信号！轻松搞定「多段软体机械臂」复杂位姿与形状控制
研究人员提出利用双向循环神经网络（biLSTM）的MSCA规划与控制策略，即便用不准确内部传感信号也能完成任务。实验显示该方法在多任务中表现优异，未来还将做进一步研究。