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微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。
刚刚，加入腾讯的姚顺雨发表首篇Paper~
腾讯混元与复旦联合发表论文《CL-bench》，姚顺雨署名并全面细致审阅反馈。CL-BENCH 首次单独考‘现学现卖’，有独特设计原则、四大题型，其评分杜绝‘差不多’，还让 10 个前沿模型‘翻车’。
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
让RAG告别断章取义，HiChunk做到了~
现有RAG评测忽视文档切分，腾讯优图提出HiCBench评测基准和HiChunk框架。HiCBench含人工标注多级切分点与证据稠密QA，HiChunk用微调LLM建多级语义树，配Auto - Merge算法，实验效果佳。
行业新突破：行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型（BFM）在人形机器人全身控制中的应用，梳理进展并分类算法，介绍应用与限制，还探讨未来研究机会与风险，有望引导该领域研究者和从业者。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。
AI招聘逆天研究：看照片预测一生职业成就
硅谷大厂HR标配的AI招聘系统Eightfold AI被指控算法歧视，求职者要求提高招聘筛选透明度。同时，美国多所高校研究者完成一项研究，AI能通过人脸照片预测职业走向，但因训练数据问题引发公平性争议。
AI月产十亿行代码，暴增76%！程序员论坛炸锅：代码行数≠生产力！
Greptile基于每月用AI审核的十亿行代码发布AI编程年度报告，显示AI助力下代码生产量飞涨，但论坛对此多存怀疑，还分析了不同大模型SDK下载量、模型适配场景等，也给出2025年关键论文。
ICML 2025 Spotlight | 谁导致了多智能体系统的失败？首个「自动化失败归因」研究出炉
ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向，应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集，设计三种初步方法并评估，虽现有方法表现有限，但此研究意义重大，有望助力打造更可靠系统。