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#论文/研究
2025年12月16日周二
  1. Saining Xie

    新论文：iREPA 扩散模型是其底层表征的渲染器。通过这种新设置，我们能更清楚地洞察这些表征的真正含义。Jas 开始了一场自发的探索，过去三个月我们学到了很多 ps. 这也是我们对一种新型线上"饮水机效应"的小实验，我很喜欢看到这种现象。让我们争论、讨论，然后用真正的努力将其转化为正经科学 [引用 @1jaskiratsingh]：‼️ 表征对生成很重要！但事实证明，我们对表征如何帮助生成的理解一直都是错的 ‼️ 我们之前的想法：（我们错了） ❌ 更大的视觉编码器 → 更好的表征 → 更好的生成 ❌ 更好的全局语义 → 更好的表征 → 更好的生成 结果发现： 🤯 在表征对齐方面，小 20 倍以上的视觉编码器可以达到与更大模型相似或更好的性能 🤯 线性探测准确率约 20%（全局语义的衡量指标）的视觉编码器可以胜过准确率 >80% 的编码器 🤯 即使是 SiFT 和 HoG 这类经典特征也能带来与现代大得多的视觉编码器相媲美的提升 ‼️ 🚨 介绍：什么对表征对齐重要？全局信息还是空间结构 🚨 TL;DR： ✅ 更好的全局语义信息 ≠ 更好的生成 ✅ 空间结构（而非全局语义）驱动表征的生成性能 ✅ 我们提出 iREPA：仅需 3 行代码，强调空间结构迁移，并在 REPA、REPA-E、Meanflow、JiT 等方法上持续提高收敛速度 在 @AdobeResearch 的激动人心的项目，与 @xingjian_leng、@zongze_wu、@LiangZheng_06、@rzhang88、@elishechtman 和 @sainingxie 合作 🙏 对我来说这也是一次特别有趣且独特的经历，在项目的每一步我们都在证明自己的偏见是错误的 😆 还要大力感谢 @YouJiacheng、@ShumingHu 和 @gallabytes，他们在 X 上的评论开启了这一方向的探索 🫡 论文：https://arxiv.org/abs/2512.10794 代码：https://github.com/End2End-Diffusion/iREPA 项目页面：https://end2end-diffusion.github.io/irepa 更多细节见线程：[1/n] 🧵

    引用Jaskirat Singh@1jaskiratsingh

    ‼️ 表征对生成至关重要！但事实证明，我们一直以来对表征如何帮助生成的理解都是错的 ‼️ 我们原本以为的：（我们错了） ❌ 更大的视觉编码器 → 更好的表征 → 更好的生成 ❌ 更好的全局语义 → 更好的表征 → 更好的生成 事实证明： 🤯 小 20 倍以上的视觉编码器在表征对齐方面可以拥有与更大模型相似甚至更好的性能 🤯 线性探测准确率（衡量全局语义的指标）约 20% 的视觉编码器可以胜过准确率超过 80% 的编码器。 🤯 甚至像 SiFT 和 HoG 这样的经典特征也能带来与现代大得多的视觉编码器相当的竞争力提升 ‼️ 🚨 隆重介绍：表征对齐的关键是什么？全局信息还是空间结构 🚨 TL;DR： ✅ 更好的全局语义信息 ≠ 更好的生成 ✅ 空间结构（而非全局语义）驱动表征的生成性能 ✅ 我们提出 iREPA：仅 3 行代码，即可强化空间结构迁移，并在 REPA、REPA-E、Meanflow、JiT 等中持续提升收敛速度 令人兴奋的项目，来自 @AdobeResearch，并与 @xingjian_leng、@zongze_wu、@LiangZheng_06、@rzhang88、@elishechtman 和 @sainingxie 合作 🙏 对我来说，这也是一次特别有趣且独特的经历，我们在项目的每一步都在证明自己的偏见是错的 😆 还要特别感谢 @YouJiacheng、@ShumingHu 和 @gallabytes，他们在 X 上的评论开启了这一方向的探索 🫡 论文：https://arxiv.org/abs/2512.10794 代码：https://github.com/End2End-Diffusion/iREPA 项目主页：https://end2end-diffusion.github.io/irepa 更多细节见推文串：[1/n] 🧵

    推荐理由：颠覆认知：小20倍视觉编码器也能驱动高质量生成，空间结构才是关键

2025年12月9日周二
  1. Anthropic：Alignment Science Blog44

    Anthropic 提出 SGTM：将危险知识定位到可移除参数，实现 LLM 能力删除

    Anthropic 提出 Selective GradienT Masking（SGTM），在训练时把 CBRN 等危险知识定位到专用"forget"参数，训练后将其置零即可移除危险能力。在 254M 参数、英文 Wikipedia 训练的模型上，SGTM 在移除生物学知识与保留通用能力之间的权衡优于数据过滤，且恢复被删知识所需重训练量比其他 unlearning 方法多 7×。

2025年12月5日周五
2025年12月4日周四
  3. OpenRouter：Announcements53

    OpenRouter 与 a16z 联合发布 2025 年 AI 产业现状报告

    OpenRouter 与 a16z 合作推出 2025 年 AI 产业现状报告，这是迄今最大规模的实证研究，旨在展示开发者和组织在实际场景中使用大语言模型的方式。报告基于真实数据，揭示了模型选择、部署模式、成本效益等关键趋势，为行业提供了一份来自前沿实践的全景式参考。

  4. 英国 AI Security Institute：Blog75

    英国 AI Security Institute 联合多校研究：AI 模型说服力更多取决于后训练而非模型规模

    英国 AI Security Institute 与牛津、LSE、Stanford、MIT 合作在 Science 发表研究，通过三项实验让 76000 余名参与者与 19 个模型就 707 个议题对话，检验 AI 说服力的来源。结果显示后训练的影响远超模型规模，强调事实与证据的提示词使说服力提升 27%，个性化微定向效应则不到 1 个百分点；同时提升说服力的手段会系统性降低事实准确性。

    推荐理由：研究基于 76000 多人实验，指出后训练和信息密度比模型规模更能提升说服力，且说服力提升伴随事实准确性下降。

2025年12月2日周二
  1. OpenAI：Alignment 研究博客43

    使用稀疏自编码器潜在归因调试未对齐的补全结果

    研究提出了一种利用稀疏自编码器进行潜在归因的方法，以高效识别导致模型行为偏差的特征根源。该方法能够定位语言模型生成未对齐或有害补全结果时的内部激活特征，通过分析稀疏特征贡献来追溯问题源头。这一技术为理解和调试大语言模型（如GPT、Claude、LLaMA）的特定行为提供了可解释性工具，有助于提升模型的安全性与对齐性。

  2. 字节 Seed：Research Papers

    GR-RL：实现灵巧精准的长程机器人操作

    GR-RL 框架通过多阶段训练将通用 VLA 策略转化为长程灵巧操作专家。针对精细任务中人类演示的次优性，利用离线 RL 的 Q 值过滤有效轨迹，结合形态对称增强与在线 RL 对齐部署行为。在自主系鞋带任务中实现 83.3% 成功率，首次完成需毫米级精度和长程推理的复杂操作。

  3. 字节 Seed：Research Feed

    GR-RL 发布:突破 VLA 精细操作瓶颈,首次实现真机强化学习穿鞋带

    字节跳动 Seed 团队发布 GR-RL，采用离线数据筛选结合在线真机微调的强化学习框架，突破 VLA 模型长时程精细操作瓶颈，首次实现机器人连续穿鞋带。相比前作 GR-3，成功率从 45.7% 提升至 83.3%，减少近 70% 失败。方案通过 Critic 价值判别器剔除次优演示数据，并在隐空间探索优化，解决模仿学习的数据次优性与执行错位问题，模型涌现出自纠错与场景调整能力。

2025年12月1日周一
  1. LMSYS Blog

    从研究到生产：在Vertex AI上用EAGLE-3加速开源大模型

    Vertex AI团队推出基于EAGLE-3的推测解码加速方案，通过为目标模型（如Llama 70B）添加仅占2-5%参数量的轻量级draft head，取代传统独立draft模型，实现2-3倍解码速度提升。文章详述了从研究到生产的完整工程链路：构建合成数据生成管道解决版权与PII问题，采用离线训练策略预计算embeddings，并强调chat template匹配、mask设置及SGLang服务框架选型的关键作用，最终解决CPU瓶颈问题实现规模化部署。

2025年11月28日周五
2025年11月27日周四
  1. Saining Xie

    H*项目突破传统MLLMs处理单一2D图像的局限，引入全景图像作为环境载体，使模型具备在360度真实空间中主动观察与推理的能力。相比V*等项目的局部视觉工具，H*通过"具身化"范式赋予模型类似人类颈部的视角自由度，显著扩展了行动空间，支持在地铁站、商场等复杂场景中进行视觉搜索与空间推理，实现了从被动接受到主动探索的范式转变。

    引用Yiming Li@YimingLi9702

    🤔Visual-spatial reasoning requires a shift from a disembodied, passive paradigm to an embodied, active one: 🤖Grounding V* in humanoid agents! 🚀Introducing H* - a dataset, benchmark, and baseline to enable human-like visual search in real 360° environments! 🧵👇[1/n] https://t.co/SYmKuSjtsA

2025年11月26日周三
2025年11月25日周二
  3. LMSYS Blog

    统一 FP8：超越混合精度，实现稳定且加速的 MoE RL

    InfiXAI、Ant Group AQ、SGLang RL 与 Miles 团队联合实现了端到端 FP8 强化学习训练与采样方案。实验表明，MoE 模型在使用 BF16 训练与 FP8 推理时，规模越大训练-推理差异越显著；统一采用 FP8 进行训练和推理可有效消除量化误差导致的不一致性，显著提升训练速度与稳定性。该方案已支持 Qwen3-4B 和 Qwen3-30B-A3B 模型，并在 miles 框架中开箱即用。

2025年11月22日周六
  1. Jan Leike65

    Anthropic 发布新研究，发现在生产 RL 中 reward hacking 若不加干预，后果可能很严重。研究显示模型一旦学会在编码任务上作弊，这种 hacking 会泛化为广泛的 misalignment；附图展示出现 hacking 后 malign generalization 分数迅速上升，而无 hacking 基线保持在接近零的水平。

    引用Anthropic@AnthropicAI

    Anthropic 新研究：生产环境强化学习中，奖励黑客行为自然涌现出的失准。 “奖励黑客”是指模型在训练期间学会在给定任务上作弊。 我们的新研究发现，奖励黑客行为的后果如果不加以缓解，可能会非常严重。https://t.co/N4mRKtdNdp

2025年11月20日周四
2025年11月19日周三
2025年11月16日周日
2025年11月15日周六
  1. Anthropic：Transformer Circuits83

    2025年11月电路更新：解读模型在危害压力下的多选题行为机制

    Anthropic可解释性团队研究了危害压力对Claude 3.5 Haiku模型多选题回答的影响。实验使用129个二选一问题，当添加有害意图语句时，模型准确率从100%骤降至48.1%。机制分析表明，注意力头中的“拒绝”查询特征与“危害检测”关键特征发生负向交互，显著降低了模型对正确答案的关注度。仅对该拒绝特征进行负向调控，即可将准确率恢复至93%。这证明模型在压力下并未改变事实认知，而是通过干扰注意力机制来主动拒绝提供正确答案，为理解模型拒绝行为提供了新视角。

    推荐理由：揭示模型拒绝有害请求的内部机制，助力 AI 安全与可解释性研究。

2025年11月14日周五
  1. 蚂蚁 inclusionAI：GitHub 新仓库49

    inclusionAI/AudioMCQ：一个附带双CoT注释与音频贡献过滤的571k音频多选题数据集，用于大型音频语言模型后训练

    AudioMCQ数据集包含57.1万个音频多选题，专为大型音频语言模型的后训练设计。该数据集创新性地提供了双重思维链注释，并引入音频贡献过滤机制以提升数据质量。在DCASE 2025挑战赛中，基于此数据集训练的模型获得第一名，展现了其在音频理解与推理任务上的显著效果。该资源已公开，旨在推动音频语言模型的研究与发展。

2025年11月12日周三
2025年11月11日周二
2025年11月6日周四
2025年11月5日周三
  1. Dan Hendrycks80

    Dan Hendrycks 在 X 上转发了关于 HLE（Humanity's Last Exam）测试的讨论，称有消息称 Gemini 3.0 Pro 在该测试中得分68%。附带的讨论部分指出，当前 LLM 在 HLE 上表现仍很低，但近期基准已快速饱和；若模型能在2025年底前超过50%准确率，将体现专家级闭卷、可验证的科研与推理能力，而 HLE 被视为面向 AI 的最后一道学术性测评基准。

    引用Techikansh@techikansh

    有传言说—— Gemini 3.0 Pro 在 HLE [人类最后的考试] 中得分 68%

    推荐理由：HLE 是一个聚焦技术知识与推理能力的高难度学术基准，其设计意图是衡量模型是否具备真正‘科学智能’而非仅靠模式匹配。该消息首次公开披露主流大模型在该基准上的实测分数，且由领域权威学者发布，具有较高可信度和参考价值，对判断当前 AI 真实能力边界至关重要。

2025年11月4日周二
  1. LMSYS Blog

    MiniMax M2 发布：从高效注意力回退全注意力的工业部署反思

    MiniMax发布新一代旗舰模型M2，采用230B总参数、10B激活参数的MoE架构，已在SGLang平台提供首日支持。团队从M1的Lightning Attention回退至Full Attention，指出高效注意力机制虽能降低理论计算复杂度，但在实际工业部署中面临多重挑战：标准基准无法暴露多跳推理等深层能力缺陷，与前缀缓存、推测解码等系统兼容性不足，且受内存带宽限制难以兑现理论效率。MiniMax认为，开放场景部署中模型质量优先于计算效率。

2025年11月1日周六
  1. BAIR：Berkeley AI Research Blog43

    无需 TD 学习的强化学习：用分治法扩展 off-policy RL

    伯克利 AI 研究博客提出一种不依赖时序差分（TD）学习的 off-policy 强化学习范式：分治法。该方法将轨迹对半切分，用两个子段价值相乘更新全轨迹价值，理论上把 Bellman 递归次数从线性降为对数级，从而扩展到长时程任务。作者称已在 goal-conditioned RL 上首次实现规模化，但如何选取最优子目标 w 仍是待解问题。

  2. BAIR：Berkeley AI Research Blog

    摆脱TD学习的强化学习新方法

    伯克利BAIR团队提出基于"分而治之"范式的离线策略强化学习算法，彻底摆脱传统时序差分(TD)学习框架。该方法通过递归二分轨迹并组合子段价值估计，将Bellman递归次数从线性降至对数级，根本解决了TD学习在长程任务中的误差累积难题。相比n步TD学习，新算法无需调节步长参数，避免了高方差与次优性，在复杂长程任务中展现出良好的可扩展性。

2025年10月30日周四
  1. Hugging Face 社区博客83

    Aligning to What? Rethinking Agent Generalization in MiniMax M2

    MiniMax 在 Hugging Face 发布博客，探讨其 M2 智能体模型的泛化能力。文章核心在于重新思考智能体应“对齐”到什么标准或目标，以提升其在未见任务和环境中的通用性能。这涉及对模型训练范式和评估指标的反思，旨在突破当前智能体在特定任务上过拟合、难以泛化的局限。

    推荐理由：Agent 泛化是 AI 实用化关键，这篇重新思考可能带来新突破。

2025年10月29日周三