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OpenAI重组GPT-5「灵魂」团队！亚裔女负责人遭调离，罕见自曝AI幻觉祸首
OpenAI进行重磅结构调整，ChatGPT「模型行为」团队并入Post - Training，前负责人Joanne Jang负责新OAI Labs。同时，OpenAI揭秘AI产生「幻觉」的罪魁祸首是「应试」评估体系。
刚刚，蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队，于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强，其核心是「发现式智能」理念，还采用了新训练技术，有 A 股涨停板预测等应用。
Lumina-DiMOO：多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO，它基于离散扩散建模，打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型，它解决了生成慢、质量受限等问题，在多项评测中夺魁。
第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式，用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式，阐述其技术要点、优缺点及适用场景，还对多模式进行对比。
新颖的人形机器人训练框架
Robot - Trains - Robot (RTR)是新颖框架，机械臂教师支持引导人形机器人学生。它能以最少人工干预实现高效长期真实世界人形机器人训练，文中还介绍安装设置、使用指南等内容。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
视频世界模型困在像素网格里：腾讯开源SCoPE，用射线空间重写位置关系
香港大学、香港科大与腾讯ARC Lab联合提出SCoPE，让视频模型处理位置关系的基底从张量网格转向射线空间。它将相机射线坐标注入Video DiT，新增参数不到原模型0.1%，多方面表现获改善。
Cursor Composer 2.5 拆解：最强大的 RL 环境，就是你自己的产品
今年5月，Cursor推出Agentic编程模型Composer 2.5，相比前代能力更强、成本效率更高。Cursor研究负责人认为最强大的RL环境就是自己的产品，文中还介绍了Composer 2.5训练方式、面临的挑战及解决办法等。