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冗长响应缩减80%，DeepSeek GRPO获得颠覆性改进，微软GFPO问世
微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO，能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO，可同时优化多响应属性，团队还提出自适应难度变体，实验显示 GFPO 在多方面表现出色。
越可靠的AI就越人机，牛津大学：高情商模型错误率显著增加
牛津大学研究指出，训练模型变得温暖且富有同理心，会使其不太可靠且更奉承。温暖模型错误率较原始模型显著增加，对情绪上下文敏感，在用户表达情感与错误信息时失效常见。
英伟达推理服务器被曝高危漏洞，云端AI模型被攻击直接裸奔
安全研究机构Wiz Research曝光英伟达Triton推理服务器一组高危漏洞链，可组合利用实现远程代码执行，造成模型被盗、数据泄露等后果。英伟达已发布补丁，25.07版本前系统有风险。
多模态大模型，真的「懂」世界吗？——揭秘 MLLM 的核心知识缺陷
ICML 2025高分论文揭示MLLM核心认知盲区。研究发现主流MLLM缺乏核心认知能力，且不能靠规模扩展自然习得。作者构建测评体系CoreCognition，提出干预测试方法Concept Hacking，还给出关键发现与启示。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。
模型合体！上交&上海AI Lab&华师提出LED-Merging，拒绝「能力」与「安全」二选一
上海人工智能实验室等团队提出LED - Merging解决模型融合“安全 - 效用冲突”问题。该方法无需训练，像“神经元手术刀”，不牺牲专业能力还提升安全性，论文已被ACL 2025 Main Conference接收。
ChatGPT上瘾，大脑萎缩47%！MIT祭出206页92图超长报告
麻省理工学院完成针对ChatGPT用户的首次大脑扫描研究，发现长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率或为误解，使用它是用长期思维能力换短暂效率。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
吴恩达来信：开放模型，开放执行框架，开放安全
吴恩达团队用闭源模型做安全审查遇阻，后改用 OpenWorker 框架结合开源权重模型 Kimi K3 和 GLM 5.2 取得进展。他认为开放模型和执行框架能带来更安全系统，开源权重模型舆论战虽胜，但立法层面未胜。