LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25

最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。

单目3DGS迎来突破：影石开源UniSHARP实现全相机适配

影石研究院发布单目新视角合成模型UniSHARP，可通过单次推理秒级获场景高斯点云，支持混合相机训练与免标定推理，适配所有相机。团队还构建数据集、设benchmark，代码等均已开源。

狙击Gemini 3！OpenAI发布GPT-5.1-Codex-Max

Gemini 3力压全场，OpenAI发布GPT-5.1-Codex-Max应对。它突破上下文窗口限制，能连续工作超24小时，在METR达新SOTA，推理更快，还推出xhigh推理力度选项，已支持与多种工具结合。

谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭，DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分

纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试，评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足，在无外部工具时，高难度题通过率为0，LLM与人类大师级水平差距明显。

OpenAI未公开的o3「用图思考」技术，被小红书、西安交大尝试实现了

OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界，实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes，尝试实现类似能力，还开源技术细节，在多任务中表现出色。

2025年4月17日消息，OpenAI 连发o3和o4 mini，o3为强大推理模型，o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具，可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI，兼容所有模型。

这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了

文章从历史时间线出发，介绍AI诞生、发展历程，涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用，如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念，分析调优方法和‘幻觉’问题，展望其未来前景。

大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准

现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。

小红书提出社交大模型RedOne 2.0：兼听、敏行

在SNS内容爆炸式增长的当下，传统SFT训练方法有局限。小红书NLP团队推出RedOne 2.0社交大模型，采用以RL为核心的三阶段渐进式训练方法，实验显示其性能优异，还能转化商业价值。

ICML 2025 Spotlight｜华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE，内存搬运代价降低1000倍

华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题，推理时将专家输入改embedding token，用查找表替代矩阵运算，实验显示性能与MoE相当，大幅降推理延迟。