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ChatGPT也上线了个人年度报告！
OpenAI 让 ChatGPT 上线「Your Year with ChatGPT」功能，根据用户过去一年对话生成专属年度回顾。报告有数据统计、聊天风格分析、年度奖项等，还能预测 2026 年，虽简洁但数据更私密真实。
有人只用API就猜出了GPT、Claude、Gemini的参数量？社区吵翻了
研究人员李博杰在arXiv发布论文，提出“不可压缩知识探针”评测框架，仅通过黑盒API调用逆向估算LLM参数规模，给出GPT-5.5等模型参数量估算，引发社区广泛讨论与争议。
B站整了个搞笑诺贝尔评选，也太难绷了
B站2025超级科学晚变身搞笑诺贝尔奖颁奖典礼，获奖研究脑洞大开，如狼人杀AI、给蚊子变性等。虽看似不正经，实则是各领域正经科研突破，涉及数学、物理、医学等多领域。
摩尔线程天使投资人：对近期AI的四十个观察
摩尔线程天使投资人王捷整理关于AI经济四十个问题，涵盖模型发展、经济影响、就业冲击等方面，如Scaling Law收敛、AI扩散时间、数字层机制等，为探讨AI经济提供观察视角与分析框架。
Attention Sink产生的起点？清华&美团首次揭秘MoE LLM中的超级专家机制
清华和美团研究聚焦MoE LLM，首次发现超级专家子集。通过多模型实证分析，揭示其分布规律、重要性及对注意力机制的影响，开发识别工具，为模型压缩提供新方向。
夜光影像里的"暗船"：双分支 YOLO11 如何用抓非法捕捞
非法捕捞的暗船常关掉 AIS 隐身，难被传统手段监控。论文提出双分支 YOLO11，通过夜光遥感数据精准检测，还设计预处理流程，在测试集表现优，规模化应用也得到暗船率等成果。
Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”，从逻辑和计算原理论证其局限性，为推理智能体研究指明方向。
建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。