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多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述：评估、验证、增强
随着大语言模型（LLM）能力迭代，传统评估方法难满足需求。北大宋国杰教授团队论文首次系统梳理LLM心理测量学研究进展，革新评估原则，扩展测量构念与方法，还给出增强方法与未来研究方向。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
OpenAI没做到，DeepSeek搞定了！开源引爆推理革命
文章围绕大语言模型推理能力展开，介绍了推理模型概念，回顾RLHF训练流程，对比OpenAI的PPO和DeepSeek的GRPO，还阐述了GRPO开源升级版DAPO的关键技术点及训练中模型的新能力。
Nature Computational Science | 香港城市大学韦业等：复杂系统深度主动优化
本文通过集成深度神经网络和树探索能力，提出神经网络代理模型引导树探索的主动优化方法。该方法在超2000维数值优化问题中找到全局最优，在多领域表现优于现有方法，为小样本、高维优化难题提供通用技术。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
仅需0.7秒单图像实时3D重建，开源扩散模型
单图像3D重建是计算机视觉难题，传统基于回归和生成式方法各有局限。Stability - AI开源SPAR3D模型，融合两种方法规避局限，仅0.7秒完成单图实时3D重建，实验显示性能显著优于其他基线方法。
ChatGPT 的10种快速变现方法
探索ChatGPT的变现潜力，这篇文章列出了10种方法，从账号销售到内容站点建设，覆盖了多个层面的商业应用。
美团提出首个语音交互GUI智能体，端到端语音训练能力优于传统文本训练
美团和浙大联合推出GUIRoboTron - Speech，这是首个能利用语音指令和屏幕截图端到端决策的自主GUI智能体。它解决了文本依赖问题，团队经多步骤研发，其性能评估表现佳，还给出招聘信息。