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Karpathy：别再问AI「你怎么看了」，这是错误的提示词策略！
Andrej Karpathy提出不要把大语言模型看作实体，应视作模拟器。他建议探索话题时避免用‘你怎么看’提问，给出‘什么样的一群人适合探索，他们会怎么说’的更优策略，还指出不同领域影响有别。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
NeurIPS 2025｜CAKE：大模型驱动的贝叶斯优化新配方，让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。
2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
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。
HaluMem：让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准
过去一年，AI Agent的‘记忆能力’成热门话题，但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem，它能精准定位幻觉来源，评估主流记忆系统，为构建可靠记忆系统提供方向。
解决Agent幻觉：HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节！
近年来，LLM和Agent在记忆管理上存在挑战，现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准，通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为，为开发可靠记忆机制提供指导。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
连肝12小时！一轮狂刷1500篇论文，写4.2万行代码，AI科学家卷疯科研圈
Kosmos是一款全程无需人类插手的AI科学家，最长能连续工作12小时，平均一次研究读1500篇论文、写4.2万行分析代码，79%研究结果可被人类复现，已在多领域有7个真发现。
2.5K Star 牛皮项目，512MB内存就能跑，树莓派、旧电脑秒变专属云桌面！
介绍开源Web桌面操作系统ArozOS，它由香港开发者tobychui为低功耗设备设计。始于2016年，用Go语言编写，在Github获2.5K star。功能强、资源占用低、易安装，能让旧设备变个人云桌面。
北大字节开源首个时空推理视频模型！思考过程全透明，性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video，将显式时空证据嵌入视频推理全过程，采用non-agent架构，性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系，采用双阶段训练，实验表现优秀。