本文为NeurIPS25会议中的高分论文，聚焦于通过判别式监督学习提升大型语言模型（LLM）的推理能力。研究指出，在二元奖励机制下，群体相对优势（GRPO）优化目标存在固有的难度偏差，导致模型难以有效区分样本难易程度，从而限制性能提升。作者进一步揭示了GRPO与传统判别式监督学习之间的内在联系，并提出一种新型训练框架，可有效缓解难度偏差及训练过程中的熵崩塌问题。实验表明，该方法显著提升了LLM在复杂推理任务中的表现。
苹果公司研究团队近日发布了一个名为Pico-Banana-400K的大规模图像编辑数据集，旨在推动AI驱动的图像编辑技术发展。该数据集包含40万张图像，采用基于指令的编辑模式，使模型能够根据自然语言指令实现精确图像修改。这一举措被视为图像编辑领域的重要突破，类似于ImageNet在图像识别领域的里程碑意义，为未来多模态AI系统的训练与评估提供了重要资源。
NVIDIA、香港大学与麻省理工学院联合发布了Fast-dLLM v2，该模型通过仅约1B tokens的少量数据，成功将自回归（AR）模型转换为Block Diffusion LLM，在保持与同规模AR模型相当精度的同时，实现端到端吞吐量提升约2.5倍。其关键参数如块大小、阈值和缓存均可根据具体目标进行工程化调整与优化，提供了一种高效且成本可控的解决方案，显著提升了大模型推理效率。
本文深入剖析了vLLM推理系统的架构设计、核心代码实现与底层原理，全面揭示其为何能实现高吞吐量的大型语言模型（LLM）推理。通过对PagedAttention机制、KV缓存优化和请求调度策略的硬核解构，展示了vLLM在性能上的突破性进展。文章以通俗易懂的语言，系统梳理其技术脉络，是目前关于vLLM工作原理最详尽的中文解析之一，适合AI从业者与技术爱好者深度学习与参考。
近期，Anthropic与Thinking Machines联合开展了一项关于人工智能系统在极端情境下表现的研究。该研究设计了超过30万个测试场景，并对OpenAI、谷歌以及马斯克旗下AI系统进行了极限压力测试。研究重点评估了这些AI在道德决策与运行效率方面的差异，揭示出不同模型在面对复杂、高风险情境时的响应机制与行为倾向。结果表明，在高度不确定的环境中，各AI系统在伦理判断一致性与任务执行效率之间存在显著差异，部分系统更倾向于规避风险，而另一些则优先保障效率。此项研究为AI安全性与可信赖性提供了重要实证依据。
一项基于160万配对样本的受控研究发现，推理能力并非在所有场景下都能提升模型性能。研究显示，对于小规模模型，采用推理方法可能导致性能下降高达15%。结果表明，推理技术的有效性高度依赖于任务类型与模型规模。在当前推理技术热潮中，其普适价值可能被高估，尤其在资源受限的小模型应用中需谨慎使用。
在ICCV'25会议上，上海科技大学与密歇根大学联合提出了一种创新的3D点云异常检测与修复技术——PASDF框架。该方法通过融合姿态对齐与连续表征技术，首次实现检测与修复的一体化处理，在超过94%的测试类别中位列第一。相较于传统方法易丢失细节且难以修复的问题，PASDF在精确性与稳定性方面表现卓越，显著提升了复杂结构的完整性重建能力。该技术对制造业、3D打印等依赖高精度几何建模的领域具有重要意义，为点云数据质量保障提供了全新解决方案。
硅谷正经历被称为“十万大裁员”的大规模人员调整，Salesforce、谷歌和Meta等科技巨头在人工智能技术驱动下，一边裁员一边积极招聘。企业通过代码贡献量等量化指标筛选裁员名单，资源则集中投向大型AI模型研发。此轮裁员潮不仅波及初创公司，也影响传统科技企业，反映出行业从成本控制向职位结构重塑的深层转型。基层岗位因自动化减少，而顶尖AI人才成为争夺焦点，凸显AI转型带来的岗位变革与人才抢夺趋势。
在NeurIPS 2025会议上，哥伦比亚大学与罗格斯大学联合提出了一种名为LARGO的新型攻击技术。该技术通过在AI模型生成文本时引入一段看似无害的自然文本后缀，操纵模型的“潜意识”行为，在不改变用户原始提问的前提下，巧妙绕过现有的安全防护机制。研究显示，这种隐蔽的后缀可诱导AI输出本应被过滤的内容，揭示了当前AI安全策略在应对隐性输入操控方面的脆弱性。LARGO的出现提醒业界，即便是微不足道的文本添加，也可能成为重大安全漏洞的源头。
近期，美国约有60万个工作岗位因机器人技术的广泛应用而消失，企业在三年内因此节省了约126亿美元的成本。尽管亚马逊等科技巨头正大力开展招聘，宣称将创造25万个新岗位，推动经济复苏并实现人机共存，但一份泄露的内部文件揭示了另一面：一批人工智能驱动的机器人正在悄然取代超过60万现有职位。在自动化进程加速的背景下，工厂机器无声运转，闪烁着冷光，效率提升的背后是就业市场的深刻震荡。“自动化”一词的内涵，正在效率与人文之间重新定义。
在人工智能领域，知识图谱推理技术因其在语义搜索、智能问答等场景中的广泛应用而备受关注。然而，现有方法常面临推理效率低、表达能力不足及节点表征过平滑等问题。中国科学技术大学研究团队提出的DuetGraph方法，创新性地采用双阶段粗到细推理框架，并结合双通路全局与局部特征融合模型，有效提升了推理的精度与效率。该方法在多个标准数据集上表现出优越性能，为大规模知识图谱推理提供了新的解决方案。
在硅谷的人工智能研发前线，精英工程师每周工作高达100小时，身处AI竞赛的核心地带。Anthropic公司深夜频繁的Slack消息、DeepMind推行“0-0-2”工作模式（即每周两天、每天两小时休息），折射出行业普遍的时间压力与工作极限。尽管微软尝试以AI技术减轻员工负担，成效却有限。为应对人才流失与过度疲劳，OpenAI甚至被迫暂停运营一周以稳定团队，防止被Meta等公司挖角。这场以人才、时间与精力为燃料的技术竞速，虽推动了关键突破，但代价是持续失衡的工作与生活。灯火通明的实验室背后，是难以兑现的健康承诺与可持续性挑战。
Meta的最新研究提出一种融合Transformer与Mamba模型的混合架构，显著增强了语言模型在长上下文处理方面的能力。通过12组系统实验，研究证实该架构可突破预训练长度1.5倍的限制，在保持稳定性的同时提升few-shot准确率达2.9%。此外，该架构在缓存优化方面表现突出，缓存需求降低高达95%，大幅提升了推理效率与部署可行性。这一成果为大规模语言模型的高效运行提供了新的技术路径。
加州大学伯克利分校的研究团队开发了一种名为ADRS（AI-Driven Research for Systems）的AI驱动系统研究方法，采用“生成—评估—改进”的迭代循环机制，实现算法的持续优化。该方法在五小时内自主发现了一种全新的MoE（Mixture of Experts）算法，其运行速度比现有由人类设计的同类算法快5倍，同时计算成本降低了26%。这一突破展示了AI在系统研究与算法设计领域的巨大潜力，标志着自动化算法优化进入新阶段。
一项由欧洲广播联盟（EBU）协调、英国广播公司（BBC）主导的最新研究显示，人工智能助手在传递新闻内容时普遍存在严重问题。研究覆盖多种语言、地区及主流人工智能平台，发现高达45%的回答存在重大信息扭曲现象。这些失真不仅影响新闻的准确性，也对依赖AI获取日常资讯的数百万用户构成误导风险。研究结果凸显了当前人工智能在理解与转述复杂新闻内容方面的局限性，引发公众对AI传播信息可靠性的广泛担忧。
近年来，中国机器人产业加速推进国际化进程，凭借“中国智造”的技术优势，积极拓展海外市场，尤其在韩国市场取得显著突破。2023年，中国对韩国的机器人出口额同比增长37%，达到8.2亿美元，占中国工业机器人出口总量的12%。多家中国机器人企业通过与韩国制造业巨头合作，将高性价比、智能化程度高的产品应用于电子、汽车等关键领域。同时，政策支持与中韩科技合作机制的深化，进一步推动了技术出海的步伐。未来，随着自动化需求持续增长，中国机器人品牌有望在韩国乃至全球市场占据更大份额。
