近日，在 CNCC2025 大会上，郑波首次公开了淘宝全模态大模型的最新进展，并系统介绍了多模态智能在淘宝 AIGX 技术体系的研究应用。另外，结合 AI 模型技术在淘宝应用中的实践，他认为，「狭义 AGI 很可能在 5-10 年内到来。」
近日，来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Divergence Instruct (DiDi-Instruct)。经过 DiDi-Instruct 后训练的扩散大语言模型可以以 60 倍的加速超越传统的 GPT 模型和扩散大语言模型。
当今的 AI 智能体（Agent）越来越强大，尤其是像 VLM（视觉-语言模型）这样能「看懂」世界的智能体。但研究者发现一个大问题：相比于只处理文本的 LLM 智能体，VLM 智能体在面对复杂的视觉任务时，常常表现得像一个「莽撞的执行者」，而不是一个「深思熟虑的思考者」。
数据集蒸馏是一种用少量合成数据替代全量数据训练模型的技术，能让模型高效又节能。WMDD和GUARD两项研究分别解决了如何保留原始数据特性并提升模型对抗扰动能力的问题，使模型在少量数据上训练时既准确又可靠。
十月，《纽约时报》发表了题为《The A.I. Prompt That Could End the World》（《那个可能终结世界的 AI 提示词》）的文章。作者 Stephen Witt 采访了多位业内人士：有 AI 先驱，图灵奖获奖者 Yoshua Bengio；以越狱测试著称的 Leonard Tang；以及专门研究模型欺骗的 Marius Hobbhahn。
在一篇论文中，研究人员测试了 11 种 LLM 如何回应超过 11500 条寻求建议的查询，其中许多查询描述了不当行为或伤害。结果发现 LLM 附和用户行为的频率比人类高出 50%，即便用户的提问涉及操纵、欺骗或其他人际伤害等情境，模型仍倾向于给予肯定回应。
出品 / 新浪科技（ID:techsina） 作者 / 郑峻 Meta AI业务大地震！新主管上任三个月后，挥起裁员大刀，基础研究部门遭受重创，连明星大牛研究员都不幸失业。扎克伯格这是急功近利，自毁长
在硅谷AI竞赛的风暴眼中，研究员与高管以「战时」强度奔跑：从Anthropic的深夜Slack，到DeepMind的「0-0-2」作息与难享之财；微软以AI自救仍难减负；OpenAI为遏止倦怠与Meta挖角被迫「停摆一周」。这是一场以天才、时间与心力为燃料的冲刺，推动突破，也将人推向临界点：灯火通明，平衡仍无解。
在开放研究领域里，苹果似乎一整个脱胎换骨，在纯粹的研究中经常会有一些出彩的工作。这次苹果发布的研究成果的确出人意料：他们用谷歌的 Nano-banana 模型做个了视觉编辑领域的 ImageNet。
如何让一个并不巨大的开源大模型，在面对需要多步检索与复杂逻辑整合的问题时，依然像 “冷静的研究员” 那样先拆解、再查证、后归纳，最后给出可核实的结论？
