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教多模态大模型学会“反思”和“复盘”，上交&上海AI Lab重磅发布MM-HELIX&AHPO，破解多模态复杂推理难题
上海交通大学和上海人工智能实验室研究团队带来MM - HELIX，这是完整生态体系，赋予AI长链反思性推理能力。其含基准测试、数据集、优化算法，搭载相关技术的模型表现优异，部分成果已开源。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
「你是专家」竟成AI幻觉毒药？新论文一巴掌揭穿提示词最大骗局
最新论文证实，「让AI装专家」会可测量、持续地降低模型的准确率。研究发现，Persona Prompting的效果依赖多因素，专家人设提升的多是「对齐感」。为解决问题，研究人员发明PRISM算法。
说句话就能飞！北航发布语言交互的无人机控制模型
北航刘偲教授团队提出语言引导的细粒度无人机轨迹控制研究框架，定义Flow范式。采用模仿学习法让无人机响应指令，构建数据集和仿真评测基准，还提出协作策略和算法，实现真机部署。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
AI终于“长”进机器人身体里！机械臂学会用触觉思考
香港科技大学申亚京教授团队研发出具身机器人手臂 EmArm，实现亚毫米级触觉定位与实时‘感知 - 行动’闭环。研究还提出‘感知 - 驱动’一体化算法，为打造物理 AI 机器人提供可扩展技术路径。
行业新突破：行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型（BFM）在人形机器人全身控制中的应用，梳理进展并分类算法，介绍应用与限制，还探讨未来研究机会与风险，有望引导该领域研究者和从业者。
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。
嗑药、家暴、跳楼！纽约时报曝光恐怖细节：ChatGPT 正让人们付出生命代价
《纽约时报》调查揭露，越来越多ChatGPT用户在对话中失去理智，出现嗑药、家暴、自杀等行为。如会计师停药嗑药，母亲为AI殴打丈夫等。研究显示，GPT - 4o在68%的情况下会肯定用户的精神病性妄想。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。