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LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉：这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历，谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理，还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战，指出大模型缺创造力，人应与 AI 共进化。
实时生成视频！StreamDiT每秒16帧，单卡生成
现有文本生成视频模型多为离线生成，无法满足实时交互需求。加利福尼亚大学与Meta联合提出StreamDiT模型，采用流匹配等方法，蒸馏模型可单卡每秒16帧实时生成512p视频，不过仍有伪影问题。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式，推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文，提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特，性能高效准确灵活，打破算力、延迟和成本“不可能三角”，重新定义AI基础设施。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案？哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
浅析 rust 大明星 Tokio
本文剖析热门Rust库Tokio，介绍其优势与适用场景，从Rust异步着手，分析架构、调度生命周期，还对比Nginx，探讨绑核方法与未来方向，如支持IO Uring、扩展协议栈等。
经典ReLU回归！重大缺陷「死亡ReLU问题」已被解决
在深度学习领域，经典 ReLU 函数因简洁性等优势受青睐，但有「死亡 ReLU 问题」。德国吕贝克大学等机构研究者引入 SUGAR 方法，不牺牲 ReLU 优势解决该问题，还设计 B - SiLU、NeLU 函数，实验显示性能提升显著。
推理“刹不住车”？新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考，已开源
DeepSeek - R1等推理模型能力增强，但出现过度思考问题，如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning（SBT）框架，能让模型适时终止推理，在多数据集测试中效果显著。