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总成本降低30倍，告别昂贵后训练，在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立，其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势，解决后训练两难困境，成本降30倍，还为持续学习和个性化打开新大门。
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%。
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。
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。
告别评估乱象！首个视觉解释综合性基准发布，附人类真值 | KDD'25
埃默里大学团队推出首个视觉解释基准Saliency - Bench，构建8个任务的数据集，提供标准化评估流程与开源工具包，解决评估缺乏标准等问题，推动可解释AI向可靠、透明发展。
数百个虚拟人在线逃生！天大等发布：首个实时在线多智能体模拟方法
天津大学联合清华和卡迪夫大学推出RESCUE系统，把「大脑感知 - 决策 - 行动」循环搬进电脑，让数百虚拟人在线逃生。该系统能实时呈现地形等信息，还能标记身体碰撞力，可用于公共安全场景演练。
从0到1拆解FreeWheel ChatBI：大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验，分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践，如让 LLM 理解业务、智能选表等，还提及系统架构、算法服务，最后总结上线效果并展望未来优化方向。
开源TTS离线工具！浏览器本地运行，仅300MB模型大小，零服务器依赖，隐私0泄露！
传统TTS工具依赖云端，隐私风险高、延迟大且费用高。而Streaming-KokoroJS是基于Kokoro - 82M开发的开源TTS工具，能在浏览器本地运行，零服务器依赖，隐私零泄露，具备多项实用功能。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。