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对抗KV Cache压缩的脆弱性：两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷，主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略，仅两行代码修改，显著提升 KV Cache 压缩性能。
泛化性暴涨47%！首个意图检测奖励范式，AI工具爆炸时代意图识别新解法
随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
刚刚，OpenAI公司结构重大调整：继续由非营利实体控制，营利性部门要变公益公司
OpenAI官方宣布公司结构重大调整，将继续由非营利组织控制，现有营利部门成公益公司（PBC），非营利组织控制PBC并成大股东，二者使命相同。这是与相关部门对话后决定。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
国外网友疯传DeepSeek R2/R3/R4 炸裂突破，超越传统的「跨因果超矩阵」，并在训练过程中自发产生了R5……
国外网友疯传DeepSeek R2到R5的“重磅”消息，爆料内容层层递进且玄幻离谱。Anthropic联合创始人评价有认可也有轻视。当下闭源模型各领风骚，开源阵营期望集中在DeepSeek R2，应平常心看待传言。
狂涨91.4K star!！号称是下一代Vim编辑器，体验超棒！
本文介绍开源项目Neovim，它是Vim分支，扩展性强、好用，内置终端模拟器，支持图形界面，与Vim插件兼容性好，还介绍其性能特色、安装配置方法及常用命令。
MCP•RL 开源：让 AI 通过强化学习，自己学会怎么用 MCP 服务器
MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。
看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式
研究聚焦RAG系统，提出全新黑盒攻击方法IKEA。它不依赖异常指令，通过自然查询提取私有信息。经多数据集测试，其效率和成功率高，还证实提取知识实用，揭示RAG系统潜在脆弱性。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作，东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解，设计互补推理机制，每任务仅需数十样本，已被 ICRA 2026 接收，实验显示其性能优于基线。