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扩散不死，BERT永生！Karpathy凌晨反思：自回归时代该终结了?
苹果前员工Nathan Barry得出BERT本质是文本扩散一步的结论，将表示学习算法改造成生成算法。OpenAI创始员工Karpathy对此沉思，认为生成逻辑在LLM架构中可变。实验证明RoBERTa可转为生成引擎。
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。
拒绝“熵崩塌”和“熵爆炸”！这项研究让大模型学会“精确探索”，推理成绩飙升
2024年以来，大模型在推理任务上进展显著，得益于RLVR方法，但面临“熵困境”。研究团队提出选择性熵正则化方法（SIREN），通过三重机制精准调控探索行为，实验证明其能提升模型推理成绩。
PosterGen：告别学术海报制作烦恼，从PDF一键生成「演示级」可编辑PPTX学术海报
许多研究者制作学术海报耗时费力，现有自动化方法有缺陷。联合团队推出PosterGen，能将论文PDF转成可编辑PPTX海报。它有核心创新，遵循四大设计原则，工作流由四个智能体构成，实验证明其有效。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
Transformer死角，只需500步后训练，循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型能处理极长序列，是相比Transformer的关键优势，但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明，通过简单训练干预，循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
孪生素数猜想被GPT-6新突破！北大数学07级又出现了
OpenAI发布数学论文，宣布GPT-6 Astra在孪生素数猜想上有新进展，用Lean形式化证明把连续素数间距的上界从246推到186。此外，其3D生成效果出色，Codex还新增可搜索笔记功能。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。