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ICML 2026 | 大模型为什么算不对加法？南大团队提出等本位和轨迹，揭示LLM算术错误的几何机制
南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构，发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型，解释模型算错加法原因，还设计推理时纠错方法。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。
数字技术工人已到岗！时序大模型+Agent已掌握了工厂生产管控技术，比人类更懂工况
基于时序大模型和Agent的数字技术工人，能承担生产操作等关键任务，接手复杂工业环节。国内AI团队打造的河谷平台构建智能体，自研底层技术，以工艺维度训练，上岗快，极峰科技还创新商业模式。
AI顶会反噬整个学术圈！「不发表就会死」，NeurIPS爆仓，博士年肝4.5篇大崩溃
NUS研究者指出，NeurIPS等AI顶会投稿量激增，正反噬学术圈。当前模式存在结构性危机，如学术产出泡沫化、环境代价高、研究者心理负荷大等。为此，他们提出“社区联邦会议”（CFC）模型以解决问题。
该工作引来马斯克回复，让Gork破防：CoT是真正的推理，还是训练数据的统计插值？
大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。
大模型开发实战从入门到入坑：动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议，介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议，能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理，手把手教从0到1实现MCP Server，助读者理解背后技术。
社区供稿丨迈向AI4S 2.0，上海AI实验室开源书生万亿科学大模型Intern-S1-Pro
2月4日，上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro，为AI4S迈向2.0时代提供开源基座。其核心能力跃升，架构创新，协同通用与科学能力，还构建‘算力 - 算法’基座，高质量开源赋能生态。
三大核心创新公开，快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA，8B力压GPT-4o！
快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解最强模型，公开3大核心创新技术。它靠Slow-Fast视频编码等，在20+基准屠榜。在多类基准测试和内部测评中表现优异，将业务经验沉淀到开源社区。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。