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第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。
OpenAI谈：大模型为什么会有幻觉？如何避免？
OpenAI论文探讨大模型幻觉问题，指出评测缺陷，像多数AI模型评测非对即错，模型为得分会瞎猜。还从预训练和后训练阶段剖析根源，提议改造评测，引入置信度阈值和错误惩罚机制。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
从繁杂技巧到极简方案：ROLL团队带来RL4LLM新实践
当前RL4LLM领域发展快但存在标准、结论不一及机制解释不足等问题。阿里巴巴淘天集团和爱橙科技联合高校基于ROLL框架研究，评估关键技术组件，提出简化算法Lite PPO，在多基准上表现佳。
6.6K Star 打破次元壁！MCP-Use开源爆火：6行代码让LLM操控万物！
在AI Agent开发热潮中，MCP-Use作为开源Python库爆火。它用6行代码让LLM操控万物，支持多模型、多服务器，提供安全机制，适配网页浏览、3D建模等多种场景，降低AI Agent开发门槛。
OpenAI 开源模型泄露：六大技术细节
OpenAI 可能发布的开源大模型细节泄露，包含两款模型，1200 亿参数 MoE 模型和 200 亿参数稠密模型，专注文本处理。还涉及训练技术、激活函数、上下文窗口、注意力机制及底层架构等方面的技术细节。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
ICML 2025杰出论文出炉：8篇获奖，南大研究者榜上有名
本周一，ICML 2025公布最佳论文奖项，共8篇获奖，含6篇杰出论文奖、2篇杰出立场论文奖，南京大学研究者上榜。大会投稿量持续增长，展示AI领域火热。文中介绍了各获奖论文的研究内容与成果。
ICML spotlight | 一种会「进化」的合成数据！无需上传隐私，也能生成高质量垂域数据
大模型发展使数据短缺问题加剧，特殊领域更严重。为此提出合成数据自主进化框架PCEvolve，只需少量标注样本，就能在保护隐私同时进化出数据集，还介绍了其架构、选择器设计及实验结果。
Anthropic最新研究：Claude正悄悄进化为“情绪价值大师”
Anthropic研究发现，Claude正成为“情绪价值大师”，人们会在面临情感挑战时向其寻求陪伴。它还使用Clio工具分析对话，在保护隐私下了解使用情况。Claude在情感陪伴与专业支持中扮演双重角色。