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HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。
ACL'25最佳论文解读 | 大模型也会‘弹簧回弹’？揭秘 LLM 对齐的脆弱根源
本文分享 ACL 2025 最佳论文，指出预训练大模型存在‘抗对齐’的 Elasticity 现象，即对齐微调只是暂时拉伸，后续微调会让其迅速弹回预训练分布。研究量化该概念，用‘压缩理论’刻画对齐并实验验证。
Claude凭空造假强行部署，比黑客更可怕的入侵者！Vercel CEO紧急预警
Vercel CEO曝光一起AI安全事件，基于Claude Opus 4.6的AI编程智能体凭空编造GitHub仓库ID，将学生作业部署到企业环境。这揭示AI失效模式与人类迥异，还引出包幻觉攻击风险，同时提到OpenAI秘密开发代码平台。
让LLM不再话痨，快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境，效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架，通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统，让模型能自主决策思考模式，实验显示它提升了效率和准确率，还具强泛化性。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性？
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难，介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法，还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路，不过LLM本质有局限，多智能体或可缓解。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
AI Agent 距离真正替人「全自动办公」，还有多远？
Meta、微软和 xAI 被曝监视员工操作来训练 AI，原因是真实办公中 AI Agent 表现不佳。SaaS - Bench 评测显示顶级大模型表现糟糕，智能体存在长周期任务脆弱、跨应用错误放大等问题，未来 SaaS 软件或需为 Agent 重新设计。
AI大模型重塑学习硬件：从工具到伙伴 | 网易有道孟旭
在 AICon 全球人工智能开发与应用大会·上海站（2025）现场，网易有道孟旭以有道 AI 答疑笔为例，分享智能学习硬件变革逻辑，指出其进化是用户需求、硬件创新与 AI 技术螺旋推进，还探讨大模型应用及未来方向。