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大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化

帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。

大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。

当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。

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。

研究人员聚焦大型语言模型（LLMs）安全漏洞，提出全新越狱攻击范式SCP与防御策略POSD。SCP基于DTD机制，在6个主流模型上平均攻击成功率达87.23%；POSD能有效抵御攻击，还提升模型泛化能力。

2025年8月25日群核科技举办TechDay，发布专注3D室内场景的空间大模型，开源SpatialLM 1.5和SpatialGen。两款模型分别解决理解交互和空间一致性问题，有实际应用价值，还介绍了数据飞轮效应及模型相关问答。

MIT研究把59个不同模型凑一起，发现强大模型对物质理解趋同，且性能越强思维越接近。研究还指出性能不佳模型的问题，认为可通过模型蒸馏让小模型模仿大模型，实现算力自由。

吴恩达指出，AI创业真机遇不在大模型，而在智能体。智能体市场潜力大，创业者可发挥其专业化优势。还建议忽略AGI，用AI解决日常问题，关注小模型边缘计算、军民两用场景，构建可信AI应用。

近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。

大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。