文本摘要作为自然语言处理（NLP）的核心任务，其质量评估通常需要兼顾一致性（Consistency）、连贯性（Coherence）、流畅性（Fluency）和相关性（Relevance）等多个维度。
今天，清华大学 THUNLP 实验室、东北大学 NEUIR 实验室、OpenBMB 、面壁智能与 AI9Stars 联合发布 UltraRAG 3.0 ，针对上述痛点，为科研工作者与开发者打造更懂开发者的技术框架，具备 3 大核心优势：
在大模型研究领域，做混合专家模型（MoE）的团队很多，但专注机制可解释性（Mechanistic Interpretability）的却寥寥无几 —— 而将二者深度结合，从底层机制理解复杂推理过程的工作，更是凤毛麟角。
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
当前的训练与评测范式存在一个根本性的局限：几乎所有主流 Benchmark（如 MATH500、AIME）都聚焦于孤立的单步问题，问题之间相互独立，模型只需「回答一个问题，然后结束」。但真实世界的推理场景往往截然不同： 为填补这一空白，复旦大学与美团 LongCat Team 联合推出 R-HORIZON—— 首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的方法与基准。
复旦大学NLP实验室研发Game-RL，利用游戏丰富视觉元素和明确规则生成多模态可验证推理数据，通过强化训练提升视觉语言模型的推理能力。创新性地提出Code2Logic方法，系统化合成游戏任务数据，构建GameQA数据集，验证了游戏数据在复杂推理训练中的优势。
近日，来自 MetaGPT、蒙特利尔大学和 Mila 研究所、麦吉尔大学、耶鲁大学等机构的研究团队发布 CARE 框架，一个新颖的原生检索增强推理框架，教会 LLM 将推理过程中的上下文事实与模型自身的检索能力有机结合起来。该框架现已全面开源，包括训练数据集、训练代码、模型 checkpoints 和评估代码，为社区提供一套完整的、可复现工作。
全新一代 video-SALMONN 2/2+、首个开源推理增强型音视频理解大模型 video-SALMONN-o1（ICML 2025）、首个高帧率视频理解大模型 F-16（ICML 2025），以及无文本泄漏基准测试 AVUT（EMNLP 2025） 正式发布。新阵容在视频理解能力与评测体系全线突破，全面巩固 SALMONN 家族在开源音视频理解大模型赛道的领先地位。
监督微调（SFT）和强化学习（RL）微调是大模型后训练常见的两种手段。通过强化学习微调大模型在众多 NLP 场景都取得了较好的进展，但是在文本分类场景，强化学习未取得较大的进展，其表现往往不如监督学习。
在大多数人眼中，《我的世界》（Minecraft）只是一款自由度极高的沙盒游戏。 而在香港科技大学（广州）与腾讯联合团队的眼中，它却是一座可以演练通用人工智能的“数字练兵场”。
