聚焦大型语言模型（LLMs）的安全漏洞，研究人员提出了全新的越狱攻击范式与防御策略，深入剖析了模型在生成过程中的注意力变化规律，为LLMs安全研究提供了重要参考。论文已被EMNLP2025接收
如何科学地给大模型「找茬」？Anthropic联合Thinking Machines发布新研究，通过30万个场景设计和极限压力测试，扒了扒OpenAI、谷歌、马斯克家AI的「人设」。那谁是老好人？谁是效率狂魔？
HuggingFace 与牛津大学的研究者们为想要进入现代机器人学习领域的新人们提供了了一份极其全面易懂的技术教程。这份教程将带领读者探索现代机器人学习的全景，从强化学习和模仿学习的基础原理出发，逐步走向能够在多种任务甚至不同机器人形态下运行的通用型、语言条件模型。
知识图谱推理是人工智能的关键技术，在多领域有广泛应用，但现有方法存在推理效率低、表达能力不足、过平滑问题等挑战。中科大研究团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，实现推理精度与效率的平衡，为大规模知识推理提供解决方案。
近期，来自北航等机构的研究提出了一种新的解决思路：自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架。该方法首次在 LLM 的潜在表征空间中可视化了毒性从高到低的连续变化路径，实现了在测试阶段进行高效「解毒」。
在这片喧嚣和迷雾之中，我们迫切需要一个清晰的导航图。而Jason Wei正是提供这份地图的最佳人选之一。他现任Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Labs）的研究科学家，此前在OpenAI工作了两年，o1研发的主导者，更早之前是Google Brain的科学家。
dots.ocr 支持多语言文档的解析，能够在单一模型中统一完成版面检测、文本识别、表格解析、公式提取等任务，并保持良好的阅读顺序。他们之所以在一个模型中完成这些任务，是因为他们相信这些任务之间可以相互促进，为彼此提供更多的 context，从而达到更高的性能上限。目前，该项目的 star 量已经超过了 5000。
二手平台上"AI倒爷"倒卖免费AI生成品（如Kimi研究报告）套利，利用信息差收割下沉人群（老年人、省事者、职场人）。卖家分服务型"云劳力"代操作和整合型"全家桶"打包工具，通过共享账号或出售算力盈利，揭示灰产生态和认知代差。
加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS（AI-Driven Research for Systems），它可以通过“生成—评估—改进”的迭代循环，实现算法的持续优化。
强化学习能力强大，几乎已经成为推理模型训练流程中的标配，也有不少研究者在探索强化学习可以为大模型带来哪些涌现行为。
