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苹果港大终结自回归时代？7B扩散模型发布，AI写代码逻辑彻底颠覆！
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。
ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」，清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯
在大语言模型加速进入高风险应用场景当下，“安全对齐”是挑战。如今广泛采用的“浅对齐”脆弱不堪。清华团队提出STAIR框架，能提升开源模型鲁棒性，还推出RealSafe - R1模型进行安全对齐。
西工大张伟伟团队：大模型时代航空科技的蓝图畅想 | 航空学报CJA
随着国产开源大模型涌现，大语言模型走入生活，挑战传统航空教育，革新科研范式，与航空产业融合推动变革。西工大张伟伟团队探讨其在航空工程教育、科研、行业全链条的影响及挑战。
性能提升11.74%！腾讯优图提出激励推理，专攻复杂指令
现有大语言模型处理复杂指令能力不足，腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现，在1.5B参数LLM上性能提升11.74%，媲美8B参数模型。
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。
砍掉70%内存！陈丹琦团队破解LLM长文本瓶颈
大型语言模型处理长文本时，KV缓存占用内存巨大。陈丹琦团队提出KV足迹作评估标尺，推出分块驱逐与PruLong训练技术，在128K长文本任务中最高降低70%内存，性能损失仅10%。
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。
The Batch：831 | 机器翻译正在实践中发挥作用
人工智能为语言学习应用巨头 Duolingo 带来生产力提升，借助生成式 AI 构建 148 门课程，总量翻倍。其 AI 辅助课程构建法能快速转化多语种版本，还在评估多模型，不过此举也引发批评。
TypeScript“杀疯了”！60% 到 70%YC 创企用它构建 AI Agent，超越 Python 有戏了？
近日，Mastra AI 创始人称约 60 - 70% 的 YC X25 Agent 公司用 TypeScript 构建 AI Agent。该语言在 AI 应用开发优势明显，OpenAI 等也加大支持，但业内认为目前 Python 主导地位难被取代。
实证：现在的LLM根本不会Reasoning！
论文指出当前大推理模型（LRM）如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”，遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试，有三大颠覆发现，还揭示思考过程的荒诞现象，直指行业痛点并给出发展方向。