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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。
Meta 143亿挖角后首个作品来了：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议，且模型在长时程智能体等方面有短板。
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。
九成以上模型止步白银段位，只有3个铂金！通用AI下半场评测标准来了
OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。
北大字节开源首个时空推理视频模型！思考过程全透明，性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video，将显式时空证据嵌入视频推理全过程，采用non-agent架构，性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系，采用双阶段训练，实验表现优秀。
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。
聊聊AI应用架构演进
本文按AI应用架构演进路线，介绍每次演进增加的架构内容及相关技术，涵盖从简易架构到Agent模式等各阶段，还提及监控、推理性能优化等，助读者整理新技术，为探讨AI与传统应用架构异同做调研。
强化学习之父Richard Sutton最新演讲揭示OaK架构：通向超级智能的八步愿景
强化学习之父Richard Sutton在演讲中介绍OaK架构，认为它是通向超级智能的路径。他回顾对简单通用AI智能体架构的追求，强调从经验学习、拟合世界的重要性，还指出实现该架构需八个步骤，虽只是愿景但提供了发展路线图。