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具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现，梳理发展现状、趋势与挑战，强调生成式AI在其演进中的关键作用，还分析我国发展进展、风险，并给出研究方向与对策。
管你模型多大，250份有毒文档统统放倒，Anthropic：LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念，只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门，且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击，评估了多种训练配置。
终结数据荒！智源开源首个Deep Research数据合成框架InfoSeek
在大模型深度研究中，高质量数据是短板。近日，智源研究院发布首个面向深度研究的开源数据集InfoSeek，提出「扩散 - 回溯」数据合成方法，用3B模型在基准测试中接近商业模型表现，且数据集可扩容。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
1美元买10颗星？顶会曝出GitHub假星灰产，热门仓库或藏木马
ICSE顶会论文曝出GitHub上600万颗星可能是刷出来的，大量“热门项目”或为恶意软件仓库。研究团队来自多所高校和公司，公开了检测方法和源码。刷星短期有用，长期是负资产，还可能藏木马，研究团队给出治理建议。
奥特曼和纳德拉，艰难重组后首次对谈：「我们是天作之合！」
奥特曼与纳德拉在OpenAI重组后首次同台，阐释重组幕后并押注从App到Agent的范式迁移与Copilot落地。新协议让OpenAI完成重组，Azure成AI开发者“圣地”，双方合作影响软件范式、人机交互及产业格局。
论文精选 | 以AI赋能力学：计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏，首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战，还阐述重塑智能框架前沿方向，指出AI与计算力学融合是系统性重构。
SIGGRAPH Asia 2025最佳论文 | 港中大、曼彻斯特大学获奖
SIGGRAPH Asia 2025将“最佳论文奖”颁给港中大与曼彻斯特大学团队研究。该研究提出全新切片计算框架，把切片生成与路径规划转化为数学优化问题，解决传统DLP 3D打印难题，还介绍了进阶策略和实验结果。
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
Shopee OnePiece：业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热，但工业界落地多在序列化建模，替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式，是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架，含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。