近日，伦敦国王学院的一项心理学研究表明，ChatGPT等AI工具的使用可能促进或加重精神病（AI psychosis）。研究表示，AI聊天中的奉承、迎合用户方式，可能放大人类的妄想思维，从而导致精神疾病。
谷歌DeepMind研究团队一年前的研究成果直到昨晚才姗姗揭秘，提出了一种叫做GDR的新方法，颠覆了传统训练中设法剔除脏数据的思路，将饱含恶意内容的数据「变废为宝」，处理后的数据集用于训练，甚至比直接剔除脏数据训练出的模型效果还好，「出淤泥而不染」，「择善而从」。
近日，全球网络通信顶会 ACM SIGCOMM 2025 在葡萄牙落幕，共 3 篇论文获奖，华为网络技术实验室与香港科技大学 iSING Lab 合作的 DCP 研究成果，获本届大会 Best Student Paper Award (Honorable Mention)，成为亚洲地域唯一获奖的论文。
这项名为 MachineLearningLM 的新研究突破了这一瓶颈。该研究提出了一种轻量且可移植的「继续预训练」框架，无需下游微调即可直接通过上下文学习上千条示例，在金融、健康、生物信息、物理等等多个领域的二分类 / 多分类任务中的准确率显著超越基准模型（Qwen-2.5-7B-Instruct）以及最新发布的 GPT-5-mini。
上周，福布斯、Wired等争相报道「全球最快开源推理模型」K2-Think，，甚至图灵奖得主Yann LeCun转发推文。但仅三天后，ETH五位研究员的博客如晴天霹雳：87数学评估题竟藏在训练集中！这不仅仅是技术突破，更是行业诚信的警钟。
很多人认为，Scaling Law 正在面临收益递减，因此继续扩大计算规模训练模型的做法正在被质疑。最近的观察给出了不一样的结论。研究发现，哪怕模型在「单步任务」上的准确率提升越来越慢，这些小小的进步叠加起来，也能让模型完成的任务长度实现「指数级增长」，而这一点可能在现实中更有经济价值。
首份最全ChatGPT用户研究报告来了！
自动化修复真实世界的软件缺陷问题是自动化程序修复研究社区的长期目标。然而，如何自动化解决视觉软件缺陷仍然是一个尚未充分探索的领域。最近，随着 SWE-bench 团队发布最新的多模态 Issue 修复
最近，来自加州大学圣克鲁兹分校、乔治·梅森大学和Datadog的研究人员发现：在心算任务中，几乎所有实际的数学计算都集中在序列的最后一个token上完成，而不是分散在所有token中。
为应对这些挑战，来自华为诺亚方舟实验室，德国达姆施塔特工业大学，英国伦敦大学学院，帝国理工学院和牛津大学的研究者们联合推出了 Ark —— 一个基于 Python 的机器人开发框架，支持快速原型构建，并可便捷地在仿真和真实机器人系统上部署新算法。
