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一段 signature，不仅撬开了 Opus 的隐藏推理，还让 Kimi、GLM 露出了"熟悉感"
研究者发现，将 Opus 等强模型返回的加密推理块交给同家族弱模型，弱模型可能转写出隐藏内容。如用 Haiku 读取 Opus 的加密信息。此外，公开的 Agent 轨迹存在隐私泄露风险，部分开源模型易受 Opus 风格影响。
OmniHuman-1.5：让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质，字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计，使模型融合多模态信号，生成高质量角色动画。
OpenAI和Anthropic费尽心机加密的思维链，竟然能被轻松提取？
围绕大模型蒸馏争议已久，此前外部团队难获闭源模型完整推理。8 月 10 日研究者公开方法，可让弱模型读取旗舰模型密文并输出推理，还发现公开智能体轨迹存在隐私泄露问题，不过未为蒸馏指控提供决定性证据。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
DeepMind 没舍得开源的 Genie 3，被昆仑万维放出来了
过去一周世界模型赛道热度高涨，DeepMind发布的Genie 3未开源，昆仑万维却在8月12日推出自研升级版Matrix - Game 2.0并完整开源。它定位产业化，能让世界模型从实验室走向生产线，还带来盈利模式转变。
刚刚，DeepSeek多模态技术范式公布，以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。
MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时，DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色，缩小了开源与闭源模型差距，还降低了成本，给硅谷闭源AI公司带来压力。
拾象 AGI 观察：LLM 路线分化，AI 产品的非技术壁垒，Agent“保鲜窗口期”
这是「海外独角兽」的AI领域观察栏目访谈，拾象CEO李广密和财经作者张小珺梳理LLM领域信号。2025 Q2全球大模型爆发性强且分化，还提到AI Labs路线、产品壁垒、“保鲜窗口”及Agent体验等内容。