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ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
Cloudflare 构建了面向 LLM 的高性能基础设施
Cloudflare发布全新基础设施，可在全球边缘网络运行大型AI大语言模型。它将模型输入处理与输出生成拆分，自研Infire推理引擎，还推出Unweight模型压缩系统，分享提示词缓存优化方案。
LLM 竟然会内省！Anthropic 整了个大活：首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》，首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术，发现AI有内省能力，且不同模型表现有差异。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源
使用大语言模型时，提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息，有完整开源。它历经多版本演进，还能用于安全防御，使用简单，值得开发者跟踪。
大模型可否胸有成竹？探索LLM推理与自信心的关系 | 直播预约
本次全英文直播将探讨大语言模型推理能力扩展瓶颈，介绍以置信度为核心的推理视角，展示“自确定性”指标及应用，还会讨论方法有效性和“基于置信度的推理”意义。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。
阿里重磅开源 0.5B TTS + 0.8B ASR，支持跨语种音色克隆、说唱识别！
2025 年 AI 圈风向变了，开始卷端侧模型。阿里 FunAudioLLM 团队发布 Fun - CosyVoice3 0.5B 和 Fun - ASR - Nano 0.8B，TTS、ASR 双线程开源，是工程级版本，目标是在本地跑顺‘听 + 说’。
谷歌DeepMind最新论文，刚刚登上了Nature！揭秘IMO最强数学模型
谷歌DeepMind的AlphaProof在IMO获接近金牌的银牌成绩。它结合大模型直觉、强化学习和Lean形式化证明解题，虽在速度、泛化和读题上有局限，但开启了人类数学家与AI协作新阶段。