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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。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算，发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标，导致异常，还给出GEMM Kernel性能分析建议。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。
当 AI Coding 进入复杂企业系统，为什么提效远没有宣传里那么美好 ？
以Claude Code、Codex为代表的自主编码智能体席卷开发者生态，但夸大能力现象严重。在复杂企业系统中，AI Coding提效远没宣传美好，存在诸多问题，企业应分级应用、进行约束下的人机协作。
在中国 AI 生态圈摸底了两周，我学到了什么【译】
作者 José Maria Macedo 在中国考察 AI 生态后，看法变得复杂。他看好中国硬件，但对软件更悲观；指出中国创始人特质与西方不同，本土 VC 加剧此现象；还提到市场泡沫、全球市场布局等情况。
Claude统治一切！吞下这颗红药丸，焊工也是顶尖程序员
一种被称为「Claude - pilled」的现象在硅谷蔓延，焊工、律师等非程序员用Claude Code写APP，程序员护城河渐崩。但工程师用它后学习速度下降，社区探索让AI成导师的办法，且软件开发范式正转变。
AI 炮制的“工作垃圾”，正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所使用激增，但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”，表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响，并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。
LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。