紫东太初开源视觉神经增强方法，即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025

中科院自动化所等团队提出VHR方案，通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出，降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段，VHR深入干预内部机制，还介绍了SSL语义引导方法。

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。

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。

领先于Transformer！新架构首个1200万上下文模型SubQ，成本仅Opus的5%

Subquadratic公司提出SubQ模型，核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配，让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型，成本低、速度快，有望革新大模型扩展路径。

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。

OpenAI和Anthropic费尽心机加密的思维链，竟然能被轻松提取？

围绕大模型蒸馏争议已久，此前外部团队难获闭源模型完整推理。8 月 10 日研究者公开方法，可让弱模型读取旗舰模型密文并输出推理，还发现公开智能体轨迹存在隐私泄露问题，不过未为蒸馏指控提供决定性证据。

AI自动写学术综述：10分钟生成6万字，成本不到四块钱

上海人工智能实验室等单位提出SurveyForge框架，能自动化生成高质量学术综述论文。它有双数据库协同驱动的大纲生成机制、学者导航代理SANA和并行生成与协调机制。还有SurveyBench评估框架，实验显示其效果好，应用前景广。

多 AI 协同 + SDD 编程实践：一个 AI 全流程交付实录

2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速，但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式，构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流，介绍 SDD 理念、技术选型，详述多模型协作机制、工作流程与保障机制，分享实践步骤。