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英伟达：RLP 让 AI 在预训练时就学会思考
英伟达研究团队发布 RLP 技术，与传统大语言模型训练不同，它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督，实验效果惊人，性能提升显著，不挑数据，打破了大模型训练范式。
一键实现PPT演讲自由！「解说音频+视频」同步生成，效果逼近真人
澳大利亚与英国研究人员提出文档到演示视频生成任务，推出PresentAgent系统。它能将长文档转为带语音和同步幻灯片的视频，流程可控且适应多领域。实验显示其生成视频接近人类表现，还设计了双路径评估策略。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
AI记忆革命爆发！Clawdbot如何像大脑般记住一切
2026年初开源个人AI助手Clawdbot引爆社区。它可本地运行、集成聊天平台、自主处理任务，有长时记忆和任务执行能力。AI研究工程师Manthan Gupta复盘其记忆机制原理，涉及上下文、记忆存储、搜索等内容。
GraphRAG圈新秀：文档级RAKG
随着大模型能力增强，知识图谱成研究热点。传统KGC有实体消歧难、模式僵化等痛点。文章提出RAKG框架，将RAG评估机制引入知识图谱构建，实现文档级自动化构建与评估，多指标表现优异。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
10级漏洞刚补完，React又炸了！现代Web“默认底座”因一行代码缺失引发全球地震，开发者经历最黑暗一周
12月12日，React官方确认RSC里有两处新漏洞。此前React2Shell漏洞危害大，超两百万台服务器有风险，开发者服务器被入侵挖矿。该漏洞因核心通信机制缺一行校验代码，Vercel等平台受波及。
NeurIPS 2025｜CAKE：大模型驱动的贝叶斯优化新配方，让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。