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推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
2023年春天，一份来自OpenAI的研究论文让“暴露度”这个词进入公众视野。论文用大语言模型的能力去匹配美国劳工部近千个职业的任务描述，得出一份风险排序：数学家、报税员、量化分析师、作家、网页设计师排在前面，编程与写作技能的暴露度接近100%。
科学研究正在迎来一个新的阶段。
近日，新基石研究员、北京大学集成电路学院教授、深圳研究生院信息工程学院院长杨玉超团队，联合中国科学院上海微系统与信息技术研究所宋志棠研究员团队等，在国际顶级学术期刊《科学》发表最新成果，在新型神经动力学计算芯片领域取得重大突破。
人类可以在一生中持续学习新知识，而不会轻易遗忘已有技能。然而对 AI 模型而言，这恰恰是一道极具挑战性的难题：每当模型学习新任务时，参数更新往往会覆盖历史知识，产生经典的 “灾难性遗忘” 难题。持续学习（Continual Learning）正是为突破这一瓶颈而生的研究方向。
为了打破多镜头长视频面临的高延迟、零交互困境，香港中文大学与快手可灵团队联合提出了首个实时流式多镜头长视频生成框架 ——ShotStream。该研究打破了传统双向架构的限制，将多镜头合成定义为基于历史上下文的下一镜头生成任务，用户可以通过动态流式提示词在运行时动态指导叙事走向！更令人振奋的是
来自北航、北大、美团的研究团队提出了Policy Improvement Reinforcement Learning, PIRL，以及对应的落地算法 PIPO。这项工作关注的是大模型 RL 后训练中一个非常基础、但长期被默认跳过的问题：一次更新在当前数据上看起来优化了学习信号，是否就真的说明模型策略变强了？
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。
研究团队提出了 XG-Guard (eXplainable and fine-Grained safeGuarding framework), 一个基于 GAD 且兼具可解释性和细粒度检测能力的无监督安全防护框架。目前工作已被 ACL 2026 Main Conference 接收。