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0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面，现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect（LoD），不依赖攻击样本和手工规则，从模型内部激活学安全模式，实验效果好且代码开源。
4天拿下13.6k星！Browser Use接上Jev，Agent操作浏览器效率提升10倍
本文介绍上线4天收获13.6k星的开源项目jev-ultrafast，该项目结合Jev快速决策模型优化AI Agent操作浏览器流程，效率提升10倍，解决原有AI操作浏览器卡顿缓慢的痛点。
蚂蚁专用模型超越o3！仅用2K训练样本刷新医疗AI榜单纪录
蚂蚁集团联合团队发布《MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher》报告，其医学AI智能体MedResearcher-R1用2100条训练样本在医疗基准测试反超通用大模型，靠数据、工具、训练方法三大创新实现突破。
人脑细胞做成芯片打Doom！20万活体神经元自己探路杀敌，学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》，代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比，发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上，团队邀开发者探索更多可能。
ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了！最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈
大语言模型推理计算成本失控，存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源，提出BAM模型及Plan - and - Budget框架，实验显示其能提升准确率与效率，转向‘推理价值’范式。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
美团杀入视频生成模型赛道，LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型，效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型，有136亿参数量，多任务表现出色。它核心亮点多，还建立了数据处理流水线，采用特殊架构和训练方法，提升了生成效率，性能媲美顶尖模型。
仅靠5000+样本，全新强化学习范式让30B轻松击败671B的DeepSeek V3
传统强化学习在创意写作领域举步维艰，蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式Rubicon，构建10000+条「评分标尺」，拓展应用至主观任务领域，其30B模型用5000样本超越671B的DeepSeek V3。
GPT-5.4一周狂赚10亿美元ARR！一句嗨烧掉80刀，效率却飙升32倍
OpenAI总裁披露，GPT - 5.4上线一周，每天处理约5万亿token，带来10亿美元年化净新增收入。它成本和token消耗量高，但效率提升32倍。作为“大一统”模型，它智能水平出色，原生支持电脑操作。