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大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
GAN之父Ian Goodfellow病后归来，剑指高效世界模型
GAN之父Ian Goodfellow等提出，利用符号化表示和游戏虚拟世界数据，或为构建动作条件多模态世界模型最佳路径，该模型可支持长时序任务预测与规划，还探讨构建原因、数据来源等。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
给 iPhone 装个“最强本地大脑”：Google 开源模型 Gemma 4
Google 4 月初发布开源模型 Gemma 4，可离线运行在 Google AI Edge Gallery 上。它在多项基准表现出色，采用 Apache 2.0 协议，开发者可集成到 App。还介绍了在 iPhone 离线使用方法及适用场景。
FACTS 基准测试套件问世，用于评估大型语言模型的事实准确性
FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发，基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准，可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存，多模态成难题。
只因一个“:”，大模型全军覆没
一篇论文发现冒号等符号、“Thought process：”等语句能欺骗LLM，让虚假回答通过。实验表明所有测试模型都会触发假阳性响应。研究人员构建新“评委”模型Master - RM，可让假阳性率接近0%。
中国中文信息学会大模型与生成专委会2025大模型战略研讨会成功举办
2025年6月27日，中国中文信息学会大模型与生成专委会2025大模型战略研讨会在哈尔滨举办。会议探讨技术革命、交流成果、发布基金，多位专家作报告、参与思辨讨论，聚焦大模型多方面话题。
美团视频生成模型来了！一出手就是开源SOTA
美团开源视频生成模型LongCat - Video，参数13.6B，支持文生/图生视频，时长可达数分钟，生成视频真实自然，文生视频能力顶尖，整体质量优，采用MIT协议。还介绍了其功能、技术原理及美团此前的AI成果。
英伟达GPU被曝严重漏洞，致模型准确率暴跌99.9%
英伟达GPU被白帽黑客发现严重漏洞，通过GPUHammer攻击可使大模型准确率从80%降至0.02%。此攻击属Rowhammer类，直接对显存“物理动手”。英伟达建议的防御措施会使模型性能下降。