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LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
4万星开源项目被指造假！MemGPT作者开撕Mem0：为营销随便造数据，净搞没有意义的测试！
高人气开源智能体记忆项目Mem0在论文中称在LOCOMO上打败所有人，MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题，Letta认为能力比工具重要，并给出评估智能体记忆能力的方法。
8B模型任务击败GPT-5？阶跃星辰开源Deep Think新框架，小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe，让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架，小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5，还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
北大校友、华人学者金驰新身份——普林斯顿大学终身副教授
华人学者金驰宣布在普林斯顿晋升为终身副教授，任命2026年1月16日生效。他在机器学习理论领域贡献大，为LLM崛起提供数学基石，解决非凸优化和强化学习样本效率等问题。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
智源悟界·Emu3.5发布，开启“下一个状态预测”！王仲远：或开启第三个 Scaling 范式
2025年智源发布悟界·Emu3.5，在“Next-Token Prediction”基础上实现“Next-State Prediction”。它能力全面提升，或开启第三个Scaling范式，还在预训练、强化学习、推理加速上有技术创新。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
AI正在偷走白领工作！OpenAI狂砸10亿教AI上班，你的完美继任者即将上岗
Anthropic、OpenAI等大厂计划每年投10亿美元，为AI提供强化学习环境、让其「偷师」专家，教会AI像人类一样工作。OpenAI高管预言未来经济或成「RL机器」，引发岗位替代担忧。