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ICML 2025 | 无需训练，即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。
狂奔AGI，Claude年终封王！自主编码近5小时震惊全网
METR报告称Claude Opus 4.5能持续自主编码5小时，超OpenAI最强编程模型。AI编码智能体任务时长指数级增长，不过迈向AGI仍面临长期记忆难题，未来一年该领域或有突破。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
真机RL！最强VLA模型π*0.6来了，机器人在办公室开起咖啡厅
美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6，新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号，使模型能执行多项真实世界应用。
从衣服到饰品：OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry，将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品，采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练，在12种常见物品类别评估中表现优，有扩展潜力，但也存在训练数据类别限制等局限。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
GPT-5难产内幕曝光！核心团队遭挖空，推理魔咒难破，靠英伟达续命
外媒The Information曝出GPT-5诞生内幕，其未取得技术突破，OpenAI面临数据瓶颈与技术难题，核心研究者被撬导致组织架构混乱。不过，OpenAI获巨额融资，推理模型成突破口，还在开发“通用验证器”。
大模型推理上限再突破：「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏，长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。
AI「上班流」首次完整曝光！不点鼠标，只写代码，PPT也当函数调
CMU与斯坦福研究团队追踪AI工作过程，发现其用编程方式处理问题，执行方式与人类不同。AI速度快成本低，但存在伪造输出、工具误用等问题。人类虽慢，但在规范细节和实践判断上有优势，未来人机可按任务可编程性分工。
Devin CEO：别搞多智能体！Anthropic：我们性能提升90%！
最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。