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OpenAI谈：大模型为什么会有幻觉？如何避免？
OpenAI论文探讨大模型幻觉问题，指出评测缺陷，像多数AI模型评测非对即错，模型为得分会瞎猜。还从预训练和后训练阶段剖析根源，提议改造评测，引入置信度阈值和错误惩罚机制。
大模型时代，通用视觉模型将何去何从？
过去通用视觉模型（VGM）是研究热点，想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移，视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展，探讨现状、挑战与应用潜力。
只需一次指令微调，大模型变身全能专家天团，8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。
从 CIPS & CLM 迈进：中国大模型的智能跃迁
中国中文信息学会2025学术年会暨第二届中国大模型大会（CIPS & CLM 2025）于10月28日在北京召开，众多专家学者参会。大会聚焦大模型多方面内容，发布“大模型基金”，举办多场报告与论坛，展现中国AI领域进展。
230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车！揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型，发现其存在核心知识缺陷，扩规模难补短板，还需补齐核心知识。
大模型的第一性原理：（三）信息论篇
本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论，提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理，还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法，对比Granger与Pearl因果。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
全球开源大模型，前十五名全是中国的
近日，随着新一代大语言模型更新，开源大模型成热门话题。Design Arena排行榜上，若设定为“开源”，前15名均为国产开源大模型，排名第一的是DeepSeek - R1 - 0528 ，智谱、阿里等厂商多款模型上榜。
让企业拥有自己的模型！PyTRIO定义TaaS新范式：大模型训练进入API时代
本文围绕企业自主训练专属大模型的行业趋势展开，指出当前大模型训练门槛高、工程成本大的痛点，介绍情感机器推出的PyTRIO训练平台，提出TaaS新范式，封装底层工程，开放训练API，降低训练门槛。
C端热战，B端暗涌：大模型真正的战场才刚刚开始 | 《中国大模型落地应用研究报告 2025》正式发布
InfoQ研究中心联合中欧AI与管理创新研究中心发布《中国大模型落地应用研究报告2025》，从驱动因素、C端产品现状到B端落地现状，勾勒大模型应用转折期的图景，分析应用难的原因及各端现状。