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阿里巴巴新论文：让LLM学会管理记忆，告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。
一键检测你的电脑能跑哪些大模型，这项目6！
介绍工具`LLMFit`，它用Rust编写，能自动检测硬件配置，判断大模型能否流畅运行，还可推荐最优量化版本和运行模式。该项目在Github获5.9k+ star，有多种安装方式。
Meta打碎Transformer 8年铁律！改写AI最底层规则，模型首次冒出潜意识
Meta推出「自由Transformer」新模型，打破自2017年以来GPT模型核心规则，在解码器引入潜在随机变量Z，增加“潜意识”。仅增约3%计算开销，在多测试中超越大规模模型，或开启后自回归时代。
马斯克兑现承诺，开源X推荐算法！100% AI驱动，0人工规则
1月11日马斯克宣布7天内开源X平台推荐算法，如今承诺兑现。新算法由Grok驱动，全AI化，移除人工规则。它双引擎驱动信息流、15种行为预测打分，还揭示过滤机制与设计理念，为创作者提供曝光建议。
加一个字母就可以绕过AI围栏，新的漏洞：TokenBreak
提示词注入攻击威胁大模型及应用，当前主要防护方法是用BERT模型检测。HiddenLayer团队发现TokenBreak漏洞，通过加字母绕过检测。研究表明BPE和WordPiece分词策略易受攻击，Unigram不易，建议优先选Unigram类模型。
从捍卫者到引路人，上交&上海AI Lab提出LEGION：不仅是AI图像伪造克星，还能反哺生成模型进化？
AIGC技术发展使AI图像滥用问题严重，公众面临信任危机。上交与上海AI Lab等团队在论文中从构建数据集、设计模型、实现检测与生成统一三方面破局，LEGION能检测伪造，还可反哺生成模型进化。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。
2026论文解读，ASAHI：自适应切片助力小目标检测，速度提升25%、精度创新高
高分辨率航空图像小目标检测难，传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI，用自适应切片框架，在VisDrone2019上mAP50达56.8%，推理速度比SAHI提升20 - 25%，还介绍了实战代码等。
ICLR 2026 | 异常需要定义！中传团队提出开放世界视频异常检测新范式
现有视频异常检测（VAD）方法泛化能力不足，无法适应开放世界需求。中传吴晓雨团队在ICLR 2026发表论文，提出LaGoVAD模型，联合建模视频与异常定义，解决样本密度下降等问题，实验显示泛化性强。
AI打假AI，拿下SOTA丨厦大&腾讯优图
厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法，创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构，解决现有AIGI检测技术瓶颈，在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。