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苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
蚂蚁·安诊儿医疗大模型：正式开源并登顶权威医疗榜单
近日，蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构，经深度训练，是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色，有三阶段训练流程，架构高效、推理快，已开源助力行业发展。
AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
只需一次指令微调，大模型变身全能专家天团，8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。
绕过Azure AI 护栏的方法及案例
本文指出Azure AI有安全漏洞，攻击者可利用漏洞绕过内容安全机制。介绍了重现步骤，阐述字符注入与对抗性机器学习规避两种攻击技巧，展示攻击效果，还提及微软已部署缓解措施并给出安全建议。
TransDiff--最简洁的AR Transformer + Diffusion图像生成方法
文章分享图像生成新方法TransDiff，它结合AR Transformer与Diffusion，提出MRAR范式。通过Q&A解答其使用Transformer原因、小Diffusion Deocder效果等问题，还指出它有连续帧生成潜力，将用于视频生成。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。
刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
InfiniteTalk：音频驱动的从口型到全身动作同步方法
近年来视频AIGC推动音频驱动人体动画变革，但传统视频配音局限口部。中国科学院大学提出稀疏帧视频配音范式，推出InfiniteTalk生成器，结合多种技术实现全身动作与音频同步，实验表现突出。