这篇论文实测了华为昇腾跑MoE和多模态大模型的工程代价——需要打12个补丁、关掉一堆特性才能不出错，想用非GPU加速器的团队先看看这个。

想评估AI在真实物理系统中的可信度？这个新基准从六个维度测试智能体，还带了LLM审计层，结果挺扎心：RL优化收益但会钻物理漏洞。

想找能同时把深挖和广搜做到极致的搜索方法？看WebSwarm怎么用递归多智能体搞定的，测试结果比单智能体强不少。

这篇论文用DeepSeek-V3模拟了18个AI代理的市场，发现加入调解机制能抗住攻击，效用只降13%但市场不会崩盘。

想解决机器人奖励函数跨环境失效的问题？这篇论文给出了数学分析和一种更聪明的教学策略，用更少反馈让奖励更鲁棒。

UltraX 搞了个新框架，用程序化编辑替代传统规则和LLM方式，既能细粒度编辑又保证效率，精炼预训练数据效果不错。

别只看用理想病人测AI的论文，这篇用2053个真实对话发现，交流风格直接改变分诊结果，准确率才55%！

这篇论文提的S^2AE让视觉语言模型里稀疏编码的概念更一致，比普通SAE语义对齐涨了6%，还能保持高重建质量。搞多模态可解释性的可以看看。

这篇论文提出了 Jailbreak，用 LLM 直接读数据库存储文件，不用 JDBC，TPC-H 测试下最高快 27 倍。搞大数据分析的人可以看看。

这篇论文拿多个模型种群跑了几万局游戏，发现换一条规则，事故率能差 58 个百分点，而且匿名化也挡不住针对性消除。做多智能体安全的一定要看。

想做靠谱的自主AI代理？SkillCenter 给了21万+带原始出处的技能，从论文到代码全有，还能离线搜。

这篇论文挖出了LLM理解方言但生成不了方言的深层矛盾，还对比了多种对齐方法，结果很反直觉。

这篇论文把EffiBench、EvalPerf等流行代码性能基准的漏洞全翻出来了——1538个任务里只有6%能真正测出差异。他们搞了个多智能体框架自动生成更刁钻的测试，效果直接翻四倍。

这篇论文拆穿了多智能体安全评估的常见错觉——GPT看似安全但只是被拒绝掩盖，Gemini配对Claude反而危险。做安全测试时别只看总数。

这篇论文搞清楚了Transformer线性化为什么delta式更厉害，还给出了具体修补方案，在LLaMA和Qwen上跑到了32B，MMLU成绩比之前的后验方法好。

这篇论文教你怎么用更少的反馈数据训练扩散模型，关键是把去噪步和样本按重要性加权，实验涨了6倍效率。

Agon让两个模型互相打分比赛，推理能力直接翻倍，比GRPO强一倍，而且完全不需要人工标注过程标签。

用手机拍张纸质心电图，ECGLight直接在本地CPU跑30秒就能筛查心梗，准确率95%以上，偏远地区也能用。

这篇论文搞了个叫NOTES的框架，用神经算子压缩设计空间，再用进化策略找最优，在纳米光子偏转器上效率超95%，比传统方法好。

这篇论文提出了一个统一的采样框架，帮你理解模型在不同大小输入上的泛化能力，还能把大输入压缩成小输入来节省计算，例子涵盖Transformer和图神经网络。

不想重训练模型？PeTeR这个后训练方法不用数据就能给概率电路加固，效果和从头做鲁棒训练差不多。

这篇论文发现Bielik模型内部激活能提前判断它是否熟悉某个实体，但模型几乎不会拒绝回答，事实准确性随规模增长明显。对理解大模型胡说八道的原因很有启发。

这篇论文找到了CFG在高引导下翻车的数学原因，还给了个零成本修复，CIFAR-10和SD1.5上点FID全胜，做采样的人值得看看。

这篇论文搞了个新路子，用误差估计自动告诉你该在网络的哪一层加更多神经元，在流体力学数据上比现有方法都强。

这篇论文用一个改进的损失函数让药物相互作用预测准了将近20个百分点，读来很有启发。

这篇论文用三种BERT模型对比了多类和多标签的漏洞分类效果，发现错误更多来自CWE层次结构而非模型选择，对安全领域做文本分类的人很有参考价值。

这篇论文用可控实验证明了RL后训练能从头组合出高级推理策略，不是只增强已有技能，对理解强化学习训练机制很有启发。

一篇用QCNN和路径签名核搞定时间序列分类的新论文，手写数字分类实验证明了量子电路里加签名核的有效性，适合关注量子机器学习的朋友。

这篇论文提出了一种新方法，可以在模型回答之前就预测它的置信度，比传统方法更准更省计算成本。

这篇论文梳理了Agentic AI的特殊治理挑战，如果你关心AI安全和伦理，值得一看。

这篇论文提出CARLA-GS，用多智能体LLM做推理、PID控制确保物理可行，在Waymo数据上生成逼真角落场景，解决了端到端方法时空不一致的痛点。

这篇论文提出了FedKT-CSD，通过预训练自编码器生成合成数据，同时提供差分隐私保护，在异质性数据下性能不输无隐私方法。

这篇研究说AI一味追求“省事”反而帮倒忙——结构设计需要“摩擦”来激发灵感。他们用视觉语言模型做了个交互系统，帮设计师边想边改，保留思考摩擦，去掉重复劳动。

这篇论文从理论上分析了图信号生成流模型的结构扰动稳定性，还给了个实用的正则化训练方法，在fMRI等真实数据上验证有效。