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OpenAI谈：大模型为什么会有幻觉？如何避免？

OpenAI论文探讨大模型幻觉问题，指出评测缺陷，像多数AI模型评测非对即错，模型为得分会瞎猜。还从预训练和后训练阶段剖析根源，提议改造评测，引入置信度阈值和错误惩罚机制。

苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设，引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型，指出其有进步也有瓶颈，未来或需换思路，评估方式也待完善。

香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0，在基础大模型上引入VTA机制，用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调，在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA，还解锁零样本任务能力。

大模型时代，ML资产爆炸式增长，但大多缺乏规范管理。凯斯西储大学等研究团队将在VLDB 2025提出教程，从整理、发现、利用三大环节给出ML资产管理方法论与系统路径，还会展示前沿平台解决实际问题。

斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。

百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL，有3B、8B和70B三个版本，在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强，OCR和教育场景表现突出，跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优，模型训练方法创新。

LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。

随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。

北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。

文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。