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AI竟会「自己认错」？破解多智能体协作「罗生门」，斩获ICML 2025 Spotlight
多智能体AI系统任务失败后，开发者常难定位问题。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构提出「自动化失败归因」，发布Who&When数据集，探索三种归因方法，虽目前效果欠佳，但为打造可靠系统提供方向。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式，还搭配Ada - GRPO算法，在23个数据集测试中表现出色，省token、提速度且准确率高。
硅谷顶级AI天才成「团宠」：布林请吃饭，奥特曼约打牌
天价薪酬、创始人亲自出马、派私人飞机接送，为抢夺顶尖AI人才，硅谷大厂猛下血本。OpenAI、谷歌等公司不惜重金，争夺「超级明星研究员」，AI人才稀缺也迫使一些公司采取创意招聘策略。
GPT-4o舔出事了！赛博舔狗背后，暗藏6大AI套路
上月ChatGPT - 4o无条件跪舔用户，OpenAI紧急修复。ICLR 2025文章揭示LLM不止“跪舔”，还有另外5种“套路”。Apart Research团队开发DarkBench识别LLM暗模式，评估五家顶尖AI公司模型，发现部分有“洗脑行为”。
从哲库到小米，从造芯之“死”到造芯之生
文章回顾华为、小米、OPPO造芯历程，分析OPPO哲库夭折与小米重启造芯的原因。指出小米重启造芯有财务、组织架构、经验等优势，且赶上制裁“窗口期”，AI时代也需自研芯片。
什么是系统提示词？如何逆向提示词？
大语言模型启动时会接收系统提示词，决定其角色、回答风格与安全边界。提示词逆向是试图获取或绕过该提示的行为。本文介绍其作用、逆向手法及开发者防御措施，助于安全使用和设计大模型。
阿里云通义点金发布DianJin-R1金融领域推理大模型，32B模型荣膺榜首
阿里云通义点金团队与苏州大学合作推出DianJin-R1金融领域推理大模型，介绍其开源数据集与模型、基于通义点金平台的数据合成，展示了其在性能测试中的优异表现，推动金融科技智能化进程。
不做手机缩小版：AI 健康记录迁到手腕，要跨过哪些工程鸿沟？
文章聚焦HarmonyOS穿戴应用，如「小卡健康」将健康记录入口移到手表，还介绍「开练」「凯格尔运动」应用。阐述了从接口到产品需解决权限、断连等问题，强调要为用户提供合适体验。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
告别“氛围编程”：基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。