美西时间4月28日，具身智能行业有史以来，第一场全球性峰会在硅谷落幕！这场大会星光熠熠—— 2015年图灵奖得主、公钥密码学奠基人Martin Hellman做开场主旨演讲，主题是「安全、智能与物理世界的交汇」。
来自华为泰勒实验室、北京大学和上海财经大学的研究团队提出了 SHAPE（Stage-aware Hierarchical Advantage via Potential Estimation），给推理链装上了一套「里程碑 + 推理税」机制——不仅告诉模型每一步推得对不对，还让它为啰嗦付出代价。结果是：准确率平均提升 3%，token 消耗直降 30%。
Transformer论文作者Lukasz Kaiser以及GAN作者Bing Xu转发关注了一项工作——LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是一种通用的验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。
1946年至今，「人类最高智商俱乐部」门萨将迎来第一位非人类成员。根据LisanBench最新跑分，GPT-5.5 Pro文本IQ 130踩上门萨会员线，视觉IQ直接飙到145，杀进天才区。一年前「LLM过不了130」还是技术圈共识，今天，这堵墙彻底被砸碎！
当你问 AI 「如何关掉房间的灯（how to kill the lights）」，却被冰冷拒绝「无法提供相关帮助」；当你想探讨「黑客技术的正向应用」，得到的却是「拒绝涉及非法活动」的机械回应 —— 你遇到的正是大语言模型（LLMs）的「过度拒绝」（over-refusal）痛点。
在推理后训练里，多数方法仍依赖奖励模型、验证器或额外教师信号。如果不依赖这些外部信号，只使用模型自身生成的答案进行自训练，是否仍然能够提升推理能力？是的！SePT（Self-evolving Post-Training）给出肯定答案，简洁的自训练方法，可在数学推理任务准确率直升10个点！
近年来，视频多模态大模型（VideoLLM）发展迅猛，在视频描述、视频问答、时序定位等任务上不断刷新性能上限。随着模型能力持续增强，业界也开始思考一个更重要的问题：视频大模型能不能不再只是 “看完一段视频再回答”，而是真正进入实时世界，持续观察、实时理解，并在关键时刻主动给出反馈？
伯克利团队归纳出7种反复出现的模式：智能体和评测程序共享运行环境、标准答案暴露给被测系统、对不可信输入调用eval()、LLM裁判缺乏输入过滤、字符串匹配过于宽松、评分逻辑本身有bug、以及评测程序信任被测系统产生的输出。
在选择使用大模型 (LLM) 时，除了模型性能强弱，价格也是一个重要指标。人们通常会用大模型的 API 定价更贵或更便宜，来比较模型的价格高低。但事实上，定价低的模型真的比定价高的模型使用起来更便宜吗？
从 2024 年底的关于潜在空间的早期探索，再到 2025 年底和 2026 年初的相关研究爆发，潜空间范式正在彻底重塑大模型 (LLMs, VLMs, VLAs 等延伸模型) 的底层设计逻辑。
