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Loop世界模型论文登顶Hugging Face，来自中国一家初创，周鸿祎陆奇都投了

Prompt还没退场，Loop已开始接管AI叙事。Loop Engineering突然爆火，而Looped World Models（循环世界模型）技术含金量更高，其论文登上Hugging Face Papers当日Top1。该论文由中国初创公司脸谱心智完成，成果显著。

时隔9个月，Meta推出Muse家族首款大模型Muse Spark，原生多模态推理，但能力表现一般，编程领域落后于opus 4.6和GPT 5.4等。它有沉思模式，致力于成个人超级智能，技术亮点多，性能高效。

大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习，但文科题无标准答案，此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分，靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。

在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。

香港科技大学研究发现，大模型的“提示词压缩”模块会重写系统安全边界，成为新攻击面。团队提出“对抗性信息损失”概念和COMA攻击框架，实验有效，还给出隔离压缩防御方案。

强化学习是当今LLM重要技术，Unsloth团队发布教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO到GRPO，分享用GRPO训练推理模型技巧，涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。

Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。

12月13日，西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟；ETCH获更准确内部人体结构；Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。

上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA，配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统，显著提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理并行度和吞吐量，将推理效率推向新高度。

可灵发布2.5 Turbo版本视频模型，进步显著，提示词理解、高速动态表现、风格稳定性都有提升，价格还更划算。经多场景测试，其在特定场景下内容质量能与CG媲美，开始理解动作背后逻辑。