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LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
OpenClaw长期记忆：优秀管线与玄学效果
文章拆解 OpenClaw 记忆系统全链路，指出其虽设计理念好，但记忆效果不稳定。介绍 RDSClaw 记忆插件如何补强，该插件与原生系统协作，提升记忆稳定性，在 LoCoMo10 评测中成绩显著。
颜水成领衔，给AI分段位！超100款多模态模型，无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集，用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型，发现多数在L2 - L3，无L5模型，揭示当前模型不足。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕，称其受芯片限制，早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题，如135B V2套壳Qwen 1.5 110B，pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等，导致人才流失。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
非Transformer架构落地之王，带着离线智能和原生记忆能力在上海WAIC浮出水面
在上海WAIC现场，RockAI展台的机器狗和灵巧手在离线状态表现出色，背后是其非Transformer架构的大模型Yan 2.0 Preview，有原生记忆和离线智能能力。该公司成立两年，押注此架构，产品已商业落地，还构想群体智能未来。
Clawdbot 如何搭建永久记忆管理系统：全靠 MD 文档
AI研究工程师Manthan Gupta复盘Clawdbot记忆机制，其记忆用MD文档存档，有双层记忆系统。系统有独特管理方式，如压缩、记忆刷新等，坚持透明度、搜索、持久性、混合等原则。
32B 稠密模型推理能力超越 R1？中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年，国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1，与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力，探索小体量实现大能力路径。
Agent记忆系统：6大核心操作全景解读
自LLM进入Agent时代，记忆模块成研究重点。以往研究有缺憾，作者提出全面AI记忆研究框架，对记忆表示分类，引入六种基本记忆操作，并映射到多方面，还阐述各部分具体方法。