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GAIR Paper 105｜离线强化学习新突破——ROMI：破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局｜ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习，指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法，引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制，在多基准任务上超越基线算法。
豆包「打电话」升级 Seeduplex：周围再吵，只认准你的声音
作者分享使用豆包语音通话功能体验，发现它换了新语音模型 Seeduplex。该模型是原生全双工语音大模型，解决半双工问题，在复杂场景表现出色，还介绍其技术逻辑及对行业的影响。
1.8亿个岗位数据分析揭秘，AI究竟取代了什么工作
Revealera联合创始人Henley Wing Chiu研究近1.8亿份全球岗位数据，发现2025年全球招聘岗位总量降8%。创意执行、监管环境等岗位跌幅大，AI相关、高层领导等岗位增长或表现坚韧，AI影响有选择性。
AI胡说八道这事，终于有人管了？
AI大模型幻觉问题棘手，GPT - 5幻觉率降低。苏黎世联邦理工学院和MATS研究提出低成本、可扩展检测法，精准识别实体级幻觉，分类器超现有基准，还能识别逻辑错误，团队已公开数据集。
AI「自我复制」能力曝光！RepliBench警示：大模型正在学会伪造身份
英国AISI推出RepliBench基准评估AI自主复制能力，分解为四大核心能力。测试显示当前AI尚不具备完全自主复制能力，但在部分子任务有进展，研究旨在平衡AI发展与安全，为技术变革导航。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
AI自己给自己当网管，实现安全“顿悟时刻”，风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险，此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架，发现大模型信息“越狱”两大核心，通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全，实验验证其有效性。
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。
Anthropic最新研究：Claude存在神秘J空间，与人类心智高度相似
Anthropic研究团队在Claude中发现类似人类大脑工作机制的J空间，它存在于模型神经激活中，能让模型默默思考。失去J空间Claude在多步骤推理任务表现变差，还可暴露模型意图，团队已创建演示工具JLens。
最强多模态模型也拿不到30分？DeepImageSearch定义相册搜索新范式，开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。