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大模型“精细化”对齐，真实性提升25.8%刷新SOTA！token级精准编辑，无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法，从token层面解决传统表征编辑技术问题，无需训练、即插即用，在多个对齐维度显著提升，如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。
华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
AI低质代码泛滥、API经济盛行，老牌科技厂商 F5 如何应对大模型应用“后遗症”？
F5亚太区CTO Mohan Veloo指出AI编程工具带来安全、低质代码、‘黑盒子’等问题。F5调查显示企业业务AI驱动下，安全成挑战。F5推出ADSP平台应对，还发布AI Gateway、AI助手等产品。
28岁华人执掌1.85万亿科技巨头AI大权！一觉醒来，图灵奖得主也要向他汇报
Meta超级智能实验室一拆四，28岁华人Alexandr Wang出任负责人获扎克伯格力挺。内部信强调‘超级智能即将到来’，宣布实验室拆分，AGI Foundations团队解散成员分流，Yann LeCun地位降级。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
从 0 到 1 做一款 AI 产品：技术怎么搭、成本如何控制、销售策略怎么定？
独立开发者 Arvid Kahl 分享从零构建 AI 播客产品 Podscan 及「节俭工程」经验，涵盖技术搭建、成本控制与销售策略调整。如用小众云服务降成本，从 PLG 转向 SLG 等，为小团队创业者提供实用借鉴。
OpenAI官方GPT-5 提示词泄露：这套“反向Prompt”技巧，让模型听话得像条狗。
GPT5提示词被破解，结合官方《GPT - 5 Prompting Guide》有不少技巧。如Metaprompting让GPT - 5优化Prompt，指导AI编码可明确知识、培养自信等，还有控制AI主动性的方法。
AI「偷学」你的数据？6大顶级机构联手提出数据保护4大分级体系
生成式AI普及，数据保护成挑战。来自多机构研究者发布论文，提出全新数据保护分级体系，分为数据不可用、隐私保护、可溯源、可删除四级，还探讨了技术、法规及面临的挑战。