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微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。
CVPR 2025 | SketchVideo让手绘动起来，视频生成进入线稿时代
中国科学院大学等团队提出基于线稿的可控视频生成和编辑方法SketchVideo，发表于CVPR 2025。它基于预训练模型添加线稿控制网络，解决现有视频生成模型可控性等问题，实现高质量视频生成与编辑。
GPT-6 真要来了！OpenAI全新推理架构“循环深度”首次曝光：可榨出14倍参数潜能
OpenAI将推旗舰模型GPT - 6（内部代号Astra），采用“循环深度”新技术，能榨出14倍参数潜能，降低成本，但会使AI推理过程不可读，加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。
OpenAI自曝：AI推理砸钱越多，碾压人类越狠！
OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式，指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好，如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响，称其重塑企业格局。
首个自主数据科学的智能体
DeepAnalyze是业界首个能自主完成数据科学任务的智能体大语言模型，可自动执行数据准备、分析等任务，支持多种数据源，且模型、代码等全部开源，还给出了使用和开发方法。
一段 signature，不仅撬开了 Opus 的隐藏推理，还让 Kimi、GLM 露出了"熟悉感"
研究者发现，将 Opus 等强模型返回的加密推理块交给同家族弱模型，弱模型可能转写出隐藏内容。如用 Haiku 读取 Opus 的加密信息。此外，公开的 Agent 轨迹存在隐私泄露风险，部分开源模型易受 Opus 风格影响。
HumanSense：探索多模态推理边界，打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense，含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究，提出优化策略，项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源，推动 AI 交互体验革新。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
CVPR 2026｜清华联合美团推出3DThinker，首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱，缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker，无需3D标注和外部工具，让模型内蕴‘想象’三维场景，在多基准上提升效果，且具备一定可解释性。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。