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NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了
近期，多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型，它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架，以两阶段训练为骨架，将推理与检索结合，提升复杂检索任务效果，在多任务上表现出色。
腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授
密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座，主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展，强调简约与约束平衡，指出存在的陷阱及挑战，还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。
加速近5倍！北大与字节团队提出BranchGRPO，用「树形分叉 + 剪枝」重塑扩散模型对齐
北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法，通过在扩散反演中引入分叉与剪枝，解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异，迭代时间最高近 5 倍加速。
奥特曼爆料：GPT-5重构彻底一切！一人顶五个团队
GPT-5的发布或是一场技术变革。奥特曼在对谈中给出未来清单，谈到年轻人学习方向、创业思路等。他认为GPT-5是大飞跃，年轻人要掌握AI工具，还提出评估大模型智力新指标等。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博：PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络（PINNs）是求解偏微分方程的热点方法，有统一处理正、反问题等优点，但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源，展望了改进方向，为构建微分方程智能求解框架提供参考。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
训练效率提升25%、成本降23%！上海期智研究院、算秩未来联合推出MegatronApp：专为万亿参数大模型训练打造的系统工具包
上海期智研究院联合算秩未来在WAIC 2025大会发布开源项目MegatronApp，它是国内首个围绕Megatron - LM的增强工具链。经实际数据，其在该框架下训练效率提25%、成本降23%，含四大模块解决训练难题。
Hinton上海演讲：大模型跟人类智能很像，警惕养虎为患
深度学习之父Hinton在上海演讲《数字智能是否会取代生物智能》，指出人类可能是大语言模型，也会有幻觉，但大语言模型优于人类大脑，知识传递高效。他呼吁建立国际社群，培养不夺权的好AI。