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拒绝「降智、减配、乱收费」：面向LLM API的可信验证框架

大语言模型成AI应用基础设施，黑盒服务模式引发信任危机。研究者提出IMMACULATE审计框架，能在不暴露模型信息、仅1%额外开销下，验证黑盒LLM API执行完整性，检测违规行为，相关论文与代码已公开。

这是一份AI周报，涵盖行业热点、大模型发布等多方面信息。有追觅俞浩高额年终奖计划，马云现身阿里千问项目组引发‘千问奶茶’活动热潮，还有域名交易、企业收购、模型发布及应用等动态。

本文介绍蚂蚁百灵开源的多模态大模型Ling-3.0-flash-VL，该模型采用稀疏混合专家架构，支持图片、视频、软件界面理解，可将视觉信息用于推理与任务执行，开放权重采用MIT许可证供开发者部署测试。

港中深联合腾讯混元研究揭示，手机 Agent 落地关键不在成功率，而在隐私边界。研究设计隐私交互协议，构建模拟 App 记录过程，将常见越界行为归类检查，评估多个模型发现诸多隐私问题。

当前多模态大模型在空间理解任务表现弱，缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker，无需3D标注和外部工具，让模型内蕴‘想象’三维场景，在多基准上提升效果，且具备一定可解释性。

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。

现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。

上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。

美团推出产品 xia345，它聚合主流 AI Agent 客户端、技能市场和 LLM 模型等信息，功能不复杂但信息密度高。其有清晰新手路径，还能成 Agent 技能。产品经理规划了新功能，目标成 Agent 时代迪士尼乐园。

DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。