在文化遗产与人工智能的交叉处，有一类问题既美也难：如何让机器「看懂」古希腊的陶器——不仅能识别它的形状或图案，还能推断年代、产地、工坊甚至艺术归属？有研究人员给出了一条实用且富有启发性的答案：把大型多模态模型（MLLM）放在「诊断—补弱—精细化评估」的闭环中训练，并配套一个结构化的评测基准，从而让模型在高度专业化的文化遗产领域表现得更接近专家级能力。
当AI开始「自己学会学习」，人类的角色正在被重写。DeepMind最新研究DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则——无需人类设计算法。它在Atari基准中击败MuZero，在从未见过的游戏中依旧稳定高效。
当强大的多模态大语言模型应用于地球科学研究时，它面临着无法忽视的 「阿克琉斯之踵」
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
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。
