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AutoDev CLI：打造 AI 生成的 AI Agent 质量保障与验证架构
文章介绍AutoDev CLI，它基于AutoDev MPP架构构建，旨在解决上一代AutoDev智能体测试难题。阐述其起步、迭代、演进、集成过程，实现从AI生成代码到验证、生成测试系统的转变，带来可验证、可演化、可移植的优势。
中英双语、29项第一、像素级理解：360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型，在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图，中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法，还在多业务落地并开放API。
AI越会思考，越容易被骗？「思维链劫持」攻击成功率超过90%
独立研究者Jianli Zhao等人新研究发现，思维链劫持攻击通过在有害请求前填充无害解谜推理序列，能对推理模型实现越狱攻击。在HarmBench基准上，对多模型攻击成功率超90%，揭示思维链推理存在新安全漏洞。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
Sutton判定「LLM是死胡同」后，新访谈揭示AI困境
强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。
让大模型学会“像人一样”查证真伪
伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1，为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据，让模型学会像人一样查证，在多数据集上表现出色。
英伟达：RLP 让 AI 在预训练时就学会思考
英伟达研究团队发布 RLP 技术，与传统大语言模型训练不同，它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督，实验效果惊人，性能提升显著，不挑数据，打破了大模型训练范式。
创智&交大发现AI能动性新规律, 78样本胜GPT5实现软件+科研自动化
上海创智学院和上海交大刘鹏飞老师团队发现AI能动性新规律，LIMI仅用78个样本就超越GPT - 5达14.1%，提出能动性效率原则，即AI能动性不仅源于数据丰富性，更来自战略性构建，为AI系统开发开辟新路径。
浙江大学联合华为发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型
2025年9月18日，浙江大学任奎教授团队联合华为在“华为全联接大会2025”发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek - R1 - Safe基础大模型，提升了我国AI系统自主安全防控水平，任奎获“科研创新卓越贡献奖”。