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Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
规范对齐：回答前的深思，让安全与行为边界更清晰
OpenAI等厂商将规范融入大模型。上海交大等团队提出规范对齐概念，构建评测基准SpecBench，揭示主流模型不足。探索测试时深思方法，如Align3，能提升模型规范遵循度，项目已开源。
龙虾之父教你省钱：开源Skill给你的Skill减肥
Skill水平参差不齐，龙虾之父Peter看不下去，写了给Skill做体检的Skill并开源。该技能有5个核心功能，能审计预算、检测重复等，还给出精简描述的方法，可节省提示词预算。
ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成
北大王选所团队发表论文 TRKT，针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈，提出时序增强关系敏感知识迁移方法，含关系敏感知识挖掘和双流融合模块，实验证明能提升场景图生成质量。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
Meta「透视」AI思维链：CRV推理诊断，准确率达 92%！
Meta FAIR团队在论文中提出CRV方法，可实时观察AI思维过程。它通过改造模型大脑结构，让推理可见。在算术推理实验中，检测精度提升到92.47%，还能让模型修正错误。不过该技术落地尚面临诸多挑战。
多尺度特征融合：原理、结构与实用算法案例
文章介绍多尺度特征融合技术，它结合网络不同层次特征以捕获丰富上下文信息，在目标检测等任务广泛应用。阐述原理、常用方法，介绍FPN、U - Net等结构，并给出基于这些结构的实用算法案例与Python代码。
MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。
为防AI刷题，Nature等顶刊最新封面被做成数据集，考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准，用顶级期刊最新封面构建测试集，评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务，发现顶尖模型有局限，还提出DAD方法提升表现，采用双重动态机制。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。