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不用跟AI客气了！新研究：语气越粗鲁回答正确率越高
宾夕法尼亚州立大学研究《Mind Your Tone》显示，与AI交流时说话越粗鲁，LLM回答越准。测试发现，对GPT - 4o特别客气时正确率80.8%，粗鲁时升至84.8%，但老模型不适用。
发春节红包的大厂被约谈；百度O计划曝光，文心助手MAU增4倍；影石CEO回应年会送出5套房｜AI周报
本周AI行业热点不断，大厂春节红包促销被约谈，百度文心助手MAU猛增4倍，影石年会豪送5套房。还有模型更新引吐槽、谷歌发债、迪士尼侵权指控等事件，也有新模型发布及企业应用新进展。
字节暂停 Seedance2.0 全球发布，回应武汉全员被裁；曝梁文锋将携 DeepSeek V4 撞上姚顺雨；央视 315 曝光黑灰产“养号工厂” | AI周报
本期 AI 周报涵盖多领域动态。模型方面，DeepSeek-V4 将上线，姚顺雨将发布混元新模型；字节因版权纠纷暂停 Seedance 2.0 全球发布。企业动态有腾讯云模型调价、微信研发自有模型等，还有多起融资、收购事件。
大型语言模型正在掏空和填满你的钱包
人工智能改变赚钱和花钱方式，生成式AI每年或为全球经济增2.6 - 4.4万亿美元。文章介绍LLM在多领域应用，如客服降成本、内容创作提效率等，企业应积极拥抱技术革命。
Hexstrike AI在多个工具及模型上的渗透测试表现
文章围绕Hexstrike AI在多个工具及模型上的渗透测试展开。介绍测试环境，用不同难度靶机测试。分析Claude desktop+Sonnet 4.5、AIaW+Deepseek、Cursor+多个模型等组合表现，指出LLM辅助渗透测试任重道远。
32B逆袭GPT-5.2：首个端到端GPU编程智能体框架StitchCUDA问世
现有LLM自动化CUDA方法难处理端到端GPU程序，StitchCUDA提出多智能体框架+基于Rubric Reward的Agentic RL方案，分解任务、优化训练，在实验中成功率和加速比远超其他方法，解决Reward Hacking问题。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
看完快手这场沙龙，我对生成式推荐的判断变了
作者参加快手技术沙龙，认为生成式推荐正重构推荐系统底座。快手在生成式推荐领域体系化演进，如OneReason让推荐系统学会思考，Pool - Rec解决算力问题，OneSearch V2和GR4AD用于场景实践，还举办LLM - Rec挑战赛。
北航团队提出新的离线分层扩散框架：基于结构信息原理，实现稳定离线策略学习｜NeurIPS 2025
北航彭浩团队提出SIHD框架，基于结构信息原理，自适应构建多尺度扩散层级，实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器，在D4RL测试中表现出色。
MSRA清北推出强化预训练！取代传统自监督，14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT，将强化学习融入预训练，把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色，在多方面媲美甚至超越32B模型，未来RL或在LLM预训练掀起风暴。