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别只做skill了，都去做插件吧
Claude Code的插件系统上线，解决了配置难分享、版本化和审核的问题。它将已有能力标准化，介绍了插件与独立配置选择、上手步骤、可装内容、测试方法、提交市场及从独立配置迁移等内容，还提及其他软件推插件市场。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
NeurIPS 2025 Spotlight | 你刷到的视频是真的么？用物理规律拆穿Sora谎言
随着生成式AI发展，合成视频以假乱真，现有检测方法难泛化。本文介绍发表于NeurIPS 2025的文章，提出NSG统计量和NSG - VD检测方法，对未知生成范式检测效果好，实验表现超越现有方法。
让YOLO飞起来：从CPU到GPU的配置指南
文章指出默认安装的YOLO用CPU计算，处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤，对比性能，还给出常见问题解决办法，能显著提升运行效率。
OpenAI公开新的模型训练方法：或许能解决模型撒谎问题，已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法，可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省，“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验，能提升不良行为可见性，但对“无知的错误”有局限。
全新预训练数据筛选方案，让数据效率提升10倍！配置仅需fastText评分器｜港科大vivo出品
香港科技大学和vivo AI Lab提出轻量级高效数据选择方法PreSelect，已被ICML 2025接收。它只需训练部署基于fastText的评分器，减少10倍计算需求，在多数据集实验中效果显著优于其他方法。
一文搞懂 Agents 评测丨Anthropic 最新万字长文
传统模型评测方法难评估 Agent 系统，Anthropic 摸索出有效评测设计方法。文章介绍评测结构、意义、方法，涵盖编程、对话等 Agent 评测，还给出打造评测路线图及与其他方法结合的建议。
智能体自己出现问题自己找！首次提出“自动化失败归因”课题 | ICML2025 Spotlight
LLM Multi - Agent系统失败诊断难，阻碍迭代优化。宾夕法尼亚州立大学等机构研究者首次提出“自动化失败归因”课题，构建Who&When数据集，开发评估多种归因方法，实验揭示当前方法不足。
同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等
中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。
ACM MM 2025 Oral | 新加坡国立大学提出FractalForensics，基于分形水印的主动深度伪造检测与定位
近些年来，深度伪造主动防御受关注，但现有方法有鲁棒性不稳定等问题。新加坡国立大学等团队提出 FractalForensics 方法，基于分形水印实现主动深度伪造检测与定位，实验效果良好。