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LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
小红书 AI 搜索负责人高龑确认出席 QCon 上海，分享小红书搜索的 LLM 进化之路
10月23 - 25日，QCon全球软件开发大会将在上海举办，聚焦多热门话题。小红书AI搜索负责人高龑将分享《从“搜内容”到“问AI”：小红书搜索的LLM进化之路》，介绍搜索实践及大模型应用经验。
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。
基于大模型（LLM）的自选股智能分析系统，让AI帮你盯盘，每天自动推送分析报告
daily_stock_analysis是基于LLM的自选股智能分析系统，免费零成本运行，获6.3万Star。它多市场覆盖、聚合多源数据，自动生成决策报告并推送。有零成本运行等五大亮点，还给出上手步骤、适合人群。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
中科院信工所发布首篇LLM智能体幻觉综述！梳理5类幻觉、18大诱因与10种缓解方案，300+论文资源开源
中科院信工所等机构团队发布首篇聚焦LLM智能体幻觉的综述，厘清其与传统语言幻觉区别，提出5类幻觉分类体系和18大触发原因，给出10种缓解策略，还开源300+论文库并指明未来研究方向。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
ICLR 2025 Oral | LLM也有从众心理！
浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。