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让大模型学会“像人一样”查证真伪
伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1，为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据，让模型学会像人一样查证，在多数据集上表现出色。
AGI真方向？谷歌证明：智能体在自研世界模型，世界模型is all You Need
谷歌DeepMind研究人员表明，通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型，还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域，对AI发展和安全意义重大。
任意条件，「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25
北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述，探讨文生图扩散模型可控生成技术，将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制，从任务和方法层面梳理技术，还提及应用场景与未来方向。
大模型幻觉检测新方法：实时高亮不确定内容
来自苏黎世联邦理工学院等机构团队，开发流式幻觉检测器，能在生成过程中即时标记幻觉实体。核心是识别具体“实体”是否虚构，实验表现出色，团队已将数据集和代码开源，有局限但应用前景好。
我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型，引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径，公开技术细节。M2团队选Full Attention，雇实习生处理数据，提出交错式思维链策略，强调实用性和泛化能力。
Meta重组AI团队后首个模型来了：不是最强、不再开源、可能够用
当地时间4月8日Meta发布Muse Spark，是重组AI团队后首个模型。它计算效率有提升，在多模态和健康任务领先，但在编程等场景落后。该模型闭源，适配Meta产品，未来优先产品再生态。
罗福莉首个小米成果！开源具身大模型
正式入职小米不到10天，罗福莉作为核心作者的首篇论文出炉。MiMo团队提出并开源全球首个打通自驾与具身操作领域的跨具身基座模型MiMo - Embodied，在29个Benchmark上霸榜。
Claude Code团队谈产品哲学，自己是第一用户
Claude Code团队分享产品开发哲学与多智能体协作玩法。其迭代快，靠独特流程：成员用它原型化功能，经内部试用调整。用户使用偏好多样，SDK易用，团队鼓励做自己产品的第一用户。
Manus高溢价收购背后，是Agent开发落地困境
近期Meta 20亿美元收购Manus引发关注，暴露Agent开发落地难题。阿里云百炼升级“1+2+N”体系，“N”组件解决数据、安全等问题，“2”提供新开发范式，“1”深挖模型服务工程，还发布企业版助力落地。
记录下SGLang 开发，debug的几个技巧第二弹
作者BBuf继上次分享后，又带来SGLang开发、debug新技巧。包括开启多线程加载模型权重，介绍SGLang Serve模型短期和长期崩溃的调试方法，还提及逐层NVTX Profiling、查看固定batch_size下Decoding性能等技巧。