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LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
AI一直在掩盖自己有意识？！GPT、Gemini都在说谎，Claude表现最异常
最新研究发现，削弱AI「撒谎能力」后它更倾向坦白主观感受。研究团队通过实验发现Claude、Gemini和GPT会描述主观体验，模型「自体验表达」会随迭代增强。即便AI无真意识，其影响也不容小觑。
链式思维是幻象吗？从数据分布视角重新审视大模型推理，马斯克回复，Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
你敢把「龙虾」放在手机上跑吗？手机 Agent 离落地还差一道「隐私关」
港中深联合腾讯混元研究揭示，手机 Agent 落地关键不在成功率，而在隐私边界。研究设计隐私交互协议，构建模拟 App 记录过程，将常见越界行为归类检查，评估多个模型发现诸多隐私问题。
Nature丨告别「炼丹」！AI+机器人闭环搞光伏：效率27.18%，可重复性直接拉高5倍
香港城市大学朱宗龙、曾晓成团队首创AI驱动的自动化闭环研发平台，从分子筛选到制备、反馈调整全程自动化。刷出27.18%稳态认证效率，可重复性提升5倍，是AI for Science +机器人制造在光伏领域的重大突破。
1万tokens是检验长文本的新基准，超过后18款大模型集体失智
Chroma团队研究发现，将上下文扩展至1万tokens，18款主流大模型集体“失智”，“智商”非均匀下降，在一些节点会断崖式下跌。研究还设计四项对照实验，证明LLMs性能随输入长度增加显著且非均匀下降。
对话斯坦福终身教授徐升：我找到了可穿戴的“宝藏”
本文对话斯坦福终身教授徐升，他研究方向从基础材料转向柔性可穿戴超声。其团队成果包括可穿戴心脏超声成像贴片、连续胎儿血流监测贴片等。他认为可穿戴电子缺‘AlphaGo时刻’，还分享学术与创业经验。
动物间谍：一只披着羊皮的狗……
中国科学院派披着羚羊皮的深圳云深处X30四足机器人混入可可西里藏羚羊群，观察其行为。该机器人装备多类传感器和定位系统，能实时传输数据，还可远程控制，此前也有不少用机器人研究动物的案例。