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重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
重磅！DeepSeek R1论文经过同行评议登上Nature封面，梁文锋作为通讯作者再次创造历史
DeepSeek R1论文《DeepSeek - R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》登上Nature封面，梁文锋为通讯作者。它是首个经同行评议的有全球影响力的LLM，训练成本低，创新使用‘纯粹强化学习’方法，启发众多研究。
ChatGPT到底学了多少「污言秽语」？清华团队首提大语言模型中文语料污染治理技术
清华等团队研究发现，先进ChatGPT系列模型中文词表污染达46.6%，含色情、赌博等词元。团队定义分类中文污染词，构建识别模型，还能由词表污染估计数据污染，为语料治理提供方案。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。
硅基大脑记忆觉醒！会遗忘、会反思、会成长的AI正在到来
哈尔滨工业大学等机构团队发表研究，用认知神经科学视角审视AI记忆系统，探讨如何让AI产生“自我”，构建会遗忘、反思、成长的记忆大脑，还涉及记忆分类、存储、管理、评估、防御及未来演进等内容。
无预训练模型拿下ARC-AGI榜三！Mamba作者用压缩原理挑战Scaling Law
CompressARC研究中，Mamba作者Albert Gu团队给出不同于大规模预训练的智能配方——最小描述长度（MDL）。一个76K参数、无预训练模型，在ARC - AGI - 1基准解决20%问题，获ARC Prize 2025第三名。
微软GigaTIME登上《Cell》：5美元切片变成免疫图谱
微软GigaTIME登上《Cell》，能把5美元H&E切片翻译成稀缺免疫图谱，在人群尺度重建TIME。它突破癌症免疫研究旧限制，成果经多数据集验证，已在Foundry Labs与HuggingFace全量开源。
陶哲轩联手GPT-5，1小时攻克数学难题！全程无需编码，OpenAI副总惊呼
陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题，节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码，后改用分步对话找参数，还验证结果。AI助其发现错误、优化流程，凸显在数学研究的潜力。
吴恩达来信：智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升，但耗时久。随着LLM每个token价格下降，更多智能体工作流被并行化，且相关研究增多。