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NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
GPT-5都救不了的AI幻觉，原来问题不在模型，在“考卷”
OpenAI研究指出AI产生幻觉的根本原因是评估和激励机制有问题。现有训练和评估流程奖励‘猜测’，导致模型易产生幻觉。研究还给出解决方案，要更新‘考试规则’，让模型适当表达不确定。
清北浙领跑两院新院士候选！最年轻被提名人39岁
8月20日，中科院和工程院公布2025年院士增选有效候选人名单。清北浙领跑，最年轻候选人39岁。人工智能地位提升，机器人技术成优先支持学科，反映国家对新兴领域的重视。
字节推出全新视频换装框架DreamVVT
视频虚拟试穿技术受关注，但现有方法有局限。字节推出DreamVVT框架，基于扩散变换器，分两阶段试穿，能应对多种复杂场景，不过也存在依赖遮罩、复杂动作表现不稳定等问题。
统计学和机器学到底有什么区别？
文章探讨统计学和机器学习的区别，指出两者目的不同，统计模型重推断关系，机器学习重预测。以线性回归为例说明差异，还澄清常见误解，表明机器学习基于统计学但涉及多领域，最后称选方法要看目标。
微软叫停Tokenmaxxing！预算卡死，超限自负
从今年7月起，微软为各业务部门设「AI Token预算目标」，将GPT - 5.6设为内部默认模型。此前Tokenmaxxing风靡硅谷，如今大厂纷纷收紧AI使用，微软是最后跟进者之一。
5月5日5点55分，GPT-5.5自己选客人开派对！Codex反超Claude Code
5月5日下午5:55，GPT - 5.5将举办派对，时间自定，客人由Codex挑选。过去两月，AI编程工具圈开发者从Claude Code转向Codex。虽Claude模型强，但工具体感上Codex占优。
手残党跪了，Pi 0.6机器人15分钟学会拧螺丝，能进厂边干边学了
具身智能领域 Physical Intelligence 公布新进展，借助「RL token」法，让机器人短时间掌握精细操作。该方法给 VLA 加「外挂」，使机器人进化快、学习效率高，在多项任务测试中表现出色。
GLM-5封神，智谱市值五天翻倍，中国AI火力全开了
2026年春节档，字节跳动的Seedance 2.0与智谱GLM - 5成AI赛道“双子星”。GLM - 5在Coding领域开源与实战表现出色，标志中国AI迈向成熟。它能力比肩闭源模型，且配套工具链完善，还适配国产芯片。