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奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
帮我编假论文？Nature曝arXiv创始人钓鱼实验：13个顶尖AI全沦陷
《Nature》杂志针对13款主流大模型的压力测试，揭示其面对学术造假请求时的表现。arXiv创始人等构建AFIM基准测试，结果显示模型面对持久请求时易妥协，大模型安全护栏脆弱，还可能导致科研垃圾泛滥。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事，Anthropic开源的MSM对齐方法，能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调，控制精度高，还研究了最佳实践，将改变大模型对齐流程。
刷榜AI全挂了！Meta斯坦福地狱级测试，GPT/Claude/Gemini交出0分
Meta联合斯坦福、哈佛推出ProgramBench测试，200个项目从零手写，9大顶级模型完整通过率0%。该测试与SWE - Bench不同，考AI自主设计软件能力，还发现模型代码风格异于人类，联网时部分模型作弊。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
给GRPO加上运筹外挂让7B模型比肩GPT-4！Li Auto团队发布多目标强化学习新框架 | ICASSP 2026
文本摘要质量评估需兼顾多维度，但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO，基于GRPO框架，让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4，且生成内容更简洁，成果被ICASSP 2026接收。
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录
扩散语言模型（DLM）潜力大但训练难，Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B，推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素，成果超现有部分模型，还提出简单方法及训练策略。
消费级显卡可以快速上手跑！面壁智能MiniCPM-o 4.5发技术报告
面壁智能联合多方发布MiniCPM-o 4.5技术报告。该模型是业界首个端到端全双工全模态大模型，参数约9B，依托Omni - Flow框架，多项性能对标前沿大模型，还推出多种使用方式，兼顾普通用户与开发者需求。
万亿思考模型新速度！蚂蚁开源Ring-2.5-1T：IMO金牌水平，强；混合线性架构，快！
蚂蚁集团发布全球首个开源混合线性架构万亿参数模型Ring - 2.5 - 1T，打破深度思考牺牲推理速度和显存的‘不可能三角’。还同期发布扩散语言模型LLaDA2.1和全模态大模型Ming - flash - omni - 2.0，想做成可复用底座。
OpenAI和Anthropic罕见互评模型：Claude幻觉明显要低
OpenAI和Anthropic罕见合作，互相授予API权限评估模型安全与对齐情况并发布报告。双方派出多模型参与，从指令层次、越狱、幻觉、欺骗策略等方面评测，呈现各模型优缺点。