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60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
港大×复旦×上交：视触觉融合+闭环纠错，让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
养虾人狂吃国产模型！4.19万亿Token调用量激增34.9%超越美国
根据OpenRouter数据，上周中国大模型周调用总量飙升至4.19万亿Token，再度超越美国登顶全球。中国产品在全球大模型调用量Top 5中占三席，国产大模型受青睐，但在速度和价格方面仍待提升。
顶尖技术+标准产品+创新模式+可靠服务，打造大模型商业落地中国范式 | 卓世科技@MEET2026
在大模型参数竞赛白热化的当下，焦点转向模型如何在行业存活、产生价值。卓世科技合伙人赵策在MEET2026大会提出，大模型下一场竞争在模型、终端、数据与业务流闭环，该司据此在多领域落地应用。
长生不老成真？哈佛AI数周破解「衰老密码」，人类寿命或迎重写
哈佛团队借助AI系统K-Dense揭示衰老分阶段运行的秘密。K-Dense采用层级多代理架构，能完整跑通研究流程，在BixBench测试中超越GPT - 5。它还让哈佛团队几周完成原本数年的研究，成果待同行评审。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
首创像素空间推理，7B模型领先GPT-4o，让VLM能像人类一样「眼脑并用」
当前主流视觉语言模型（VLM）依赖文本token间接翻译视觉信息，缺乏直接视觉操作能力。滑铁卢大学等团队提出「像素空间推理」范式，让VLM能像人类一样「眼脑并用」，在四大视觉推理基准测试中，7B的Pixel - Reasoner表现碾压GPT - 4o等。