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？
在机器人与智能体领域，一个老大难问题是：当你让机器人 “把黄碗放进白色空篮子” 或 “从微波炉里把牛奶取出来放到餐桌上” 时，它不仅要看懂环境，更要解释指令、规划路径 / 可操作区域，并把这些推理落实为准确的动作。
看似无害的「废话」，也能让AI越狱？在NeurIPS 2025，哥大与罗格斯提出LARGO：不改你的提问，直接在模型「潜意识」动手脚，让它生成一段温和自然的文本后缀，却能绕过安全防护，输出本不该说的话。
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。
Viven 的核心创新在于，它为每个员工创建了一个个性化的大语言模型，实质上就是一个数字分身。这个分身通过访问员工的内部电子文档，包括邮件、Slack 消息、Google Docs、会议记录等，学习这个人如何思考、如何沟通、拥有什么知识。关键是，这个学习过程是自动进行的，不需要员工做任何额外工作。你只需正常工作，你的数字分身就会不断更新和进化。
近两年，AI笔记成为AI应用落地的重点方向之一。随着大模型能力不断升级，AI笔记不再只是帮用户“写下东西”，而是试图理解、整理、提炼、甚至帮用户“思考”所记录下的内容。市场上AI笔记产品繁多，既有印象笔记、Notion AI这样加入AI能力的传统笔记产品，也有闪念贝壳、喵记多这样的AI原生笔记产品，甚至还有飞书文档这样将AI笔记功能嵌入办公套件的综合性产品。
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」。
大模型后训练的痛点：均值优化忽略低概率高信息路径，导致推理能力停滞。RiskPO双管齐下，MVaR目标函数推导梯度估计，多问题捆绑转化反馈，实验中Geo3K准确率54.5%，LiveCodeBench Pass@1提升1%，泛化能力强悍。
在 AIGC 的下一个阶段，图像编辑（Image Editing）正逐渐取代一次性生成，成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型？
