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ACL'25最佳论文解读 | 大模型也会‘弹簧回弹’？揭秘 LLM 对齐的脆弱根源
本文分享 ACL 2025 最佳论文，指出预训练大模型存在‘抗对齐’的 Elasticity 现象，即对齐微调只是暂时拉伸，后续微调会让其迅速弹回预训练分布。研究量化该概念，用‘压缩理论’刻画对齐并实验验证。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
智元启动「买买买」，路径未明，资本抢跑，主流技术范式下谁在领跑具身智能赛道？
2025年7月，智元机器人21亿现金收购上纬新材，成A股首个“具身智能概念”上市公司，引发行业震动。具身智能技术尚在演进，业内从多方向构建系统，主流路径有端到端大模型体系和双系统架构。
中国具身模型狂揽全球第一！机器人的人类数据时代来了
00后带队的灵初智能用近10万小时人类数据拆解具身智能，1000小时数据开源。其发布Psi-R2和Psi-W0双系统架构，让Psi-R2登顶MolmoSpace榜单。灵初认为纯人类数据训练必要，还强调开源对具身智能落地重要。
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
从Claude隐形水印回望GenAI时代信息隐藏：嵌入水印如何保证无损？
2026年Anthropic新版Claude模型嵌入隐形水印，引发对水印是否伤模型的质疑。可证安全隐写理论为解决此问题提供支撑，中科大等团队取得诸多成果，将“可证无损”从内容延伸到模型，还探讨了水印攻防。
月之亮剑：万亿参数，造就国内首个 Agentic Model？
月之暗面发布全球首个万亿参数且直接开源的 Agentic Model Kimi - K2，它将 AI 下半场与经验时代理论融合。在测评中表现出色，Kimi 还通过创新方法完成预训练和后训练，并将成果开源，给中国开发者更多自主权。
CVPR 2026 | ReFTA：打破张量化PEFT的「权重重建」瓶颈
随着大模型发展，全参数微调成本高，参数高效微调（PEFT）成主流。常见基于矩阵低秩分解的PEFT方法有局限，张量化PEFT虽有优势但存在权重重建问题。本文提出ReFTA方法解决该问题，有工程和理论优势。
Claude有意识了？科学家首次挖出关键拼图，还能伸手改它的念头
本文报道Anthropic最新研究，团队在Claude大模型中发现自发形成的J-space区域，匹配意识研究的全局工作空间理论，人类可直接读取、修改AI未输出的内部想法，揭示了现有AI对齐评测的重大漏洞，为AI意识研究提供了工程化路径。
新一代AI教师是什么样？学而思让它从L2「助手」跃迁至L3「老师」
在AI应用落地成关键的当下，教育成AI融合创新前沿。好未来CTO田密提出「AI教师L1 - L5分级」理论，指出当前AI老师达L2水平，L3正演进。学而思学习机的「小思AI一对一」迈向L3，依托硬件和自研大模型，结合优质内容，从可用走向可信。