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EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。
刚刚，英伟达革了自己的命：智能体自主进化7天，干掉所有算子工程师、GPU专家
英伟达新研究AVO构建了新型进化变异算子，用自主编码智能体取代经典方法。智能体7天自主进化，优化MHA内核，性能超cuDNN和FlashAttention - 4，还能快速适配GQA，展现强大泛化能力。
全球1100万台出货，追觅打造最聪明的扫地机
追觅扫地机将AI打造成完整链路，实现从感知到决策的闭环。其X60 Pro采用超广角双目灵动导航避障技术，提升感知能力，引入强化学习优化决策，全球出货超1100万台，营收增长显著。
LangChain官方实测：多智能体架构怎么选？
构建AI Agent时，单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构，在复杂零售场景实验，对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本，还给出优化Supervisor架构的方法。
清华给电子显微镜加上Agent，DeepSeek V3全程调度，数天流程缩短至几分钟
清华大学牵头，联合多机构推出电镜领域AI Agent AutoMat，它能把原子级STEM图像转成标准CIF结构并给出关键物性，将人工流程缩短至几分钟。它还构建数据集验证，性能超现有工具，不过也有瓶颈待解决。
ACL2025 | 代码助手火了，但安全吗？所有模型评估结果都很扎心
近期，GitHub Copilot、ChatGPT等AI代码生成工具爆火，效率显著提升，但代码安全性存疑。北大团队用CoV-Eval评测20款主流大模型，结果不佳，论文还给出优化方向，呼吁代码上线前严格测试。
南大周志华团队最新力作：一个算法通吃所有，在线学习迎来新范式？
世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。
智谱公布“降智”的秘密：Scaling不可避免的痛
智谱最新技术博客大倒苦水，称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常，还给出避坑指南，如在线异常监控策略，优化后系统更稳定，吞吐量提升。
以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。
从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】
Claude Code团队将“循环”定义为AI智能体不断重复执行工作周期，直至满足预设停止条件。文章介绍了回合制、目标导向、基于时间和主动式四种循环类型、适用场景及控制token消耗方法，还给出保证代码质量的原则。