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比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
OpenAI公开新的模型训练方法：或许能解决模型撒谎问题，已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法，可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省，“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验，能提升不良行为可见性，但对“无知的错误”有局限。
让大模型学会「心灵感应」：基于思维沟通的多智能体合作范式来了
NeurIPS 2025的论文提出思维沟通概念，建立潜在思维可识别性理论，构建ThoughtComm框架。该框架让模型共享潜在思维，跳过语言冗余歧义，实验显示其提升了协作效率与推理能力，或开启新智能形态。
OpenAI 迈出关键一步：LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果，提出全新范式，训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步，关键结果显示稀疏模型优势多，但也存在训练成本高、规模有限等局限，还给出两条未来路线。
MeshCoder：以大语言模型驱动，从点云到可编辑结构化物体代码的革新
生成式AI在三维空间面临挑战，传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder，将三维输入翻译成结构化代码，有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能，也指出局限并展望未来。
Airbnb 的 Mussel V2：下一代的键值存储，以统一流和批处理
Airbnb工程团队推出Mussel v2，对内部键值引擎彻底重构，统一流和批处理，简化运维、扩展工作负载。它结合NewSQL后端与Kubernetes控制平面，解决了v1的局限，迁移虽有挑战但成功完成。
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
超越单文件代码生成：微软发布的ZeroRepo如何规划构建3.6万行大型软件？
微软等团队提出Repository Planning Graph（RPG），开发ZeroRepo框架，实现从零生成大规模代码库。RepoCraft基准实验显示，ZeroRepo功能覆盖率81.5%，代码近3.6万行，超现有基线，为AI驱动的软件工程开辟新路径。
大模型幻觉检测新方法：实时高亮不确定内容
来自苏黎世联邦理工学院等机构团队，开发流式幻觉检测器，能在生成过程中即时标记幻觉实体。核心是识别具体“实体”是否虚构，实验表现出色，团队已将数据集和代码开源，有局限但应用前景好。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法：LightThinker
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。