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ACL'25首届博士论文奖 | 重新思考 LLM 中的数据使用

近日，第一届 ACL 计算语言学博士论文奖获得者是 Sewon Min，其论文《重新思考大型语言模型中的数据使用》围绕大型语言模型如何使用训练所用的庞大文本语料库展开研究。

西安交通大学等校团队揭示大模型表情符号语义混淆安全漏洞，用自动化框架测试主流大模型，平均混淆率38.6%，多数混淆响应会“静默失败”，超半数达高危害级别。

作者测试MiniMax Agent，用其生成法国景点介绍、艺术家作品对比、攻壳机动队分析等网页。它能自主找信息、整理，生成图、音等。和Lovable对比，它表现更优，还支持免费试用。

本文整理阿里CEO吴泳铭在2026杭州云栖大会的演讲，提出机器将成为思考主力，智能将成为规模化商品，公布阿里AI三大基石最新进展与目标

第十届深港城市/建筑双城双年展《__生__：AI艺术单元》开启，专场论坛《生成出来，生存下去》聚焦AI艺术实践现实处境。活动邀请多领域人士参与，探讨技术对艺术生态影响，还组织夜间观展活动。

当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。

Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。

MIT等机构提出新架构Thread Inference Model（TIM），配合专用推理引擎TIMRUN，把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务，让模型突破输出窗口限制实现长程推理，实验验证了其性能。

文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。

华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。