现有的LLM智能体训练框架都是针对单智能体的，多智能体的“群体强化”仍是一个亟须解决的问题。为了解决这一领域的研究痛点，来自UCSD和英特尔的研究人员，提出了新的提出通用化多智能体强化学习框架——PettingLLMs。支持任意组合的多个LLM一起训练。
《Science》的一篇新文章指出，大模型存在一个先天难解的软肋：幻觉难以根除。AI厂商让大模型在不确定性情况下说「我不知道」，虽然有助于减少模型幻觉，但可能因此影响用户留存与活跃度，动摇商业根本。
加州大学河滨分校团队发现，AI组合推理表现不佳部分源于评测指标过于苛刻。他们提出新指标GroupMatch和Test-Time Matching算法，挖掘模型潜力，使GPT-4.1在Winoground测试中首次超越人类，0.2B参数的SigLIP-B16在MMVP-VLM基准测试上超越GPT-4.1并刷新最优结果。这表明模型的组合推理能力早已存在，只需合适方法在测试阶段解锁。
近日，诺贝尔奖得主、美国华盛顿大学教授大卫·贝克（David Baker）和团队再次将 AI 成果送上 Nature，他们开发出一种基于 AI 的蛋白质结构生成模型 RFdiffusion，能在指定病毒表面特定表位的情况下，辅助人类从头设计出能够与之结合的抗体结构。
近日，谷歌推出了一种全新的用于持续学习的机器学习范式 —— 嵌套学习，模型不再采用静态的训练周期，而是以不同的更新速度在嵌套层中进行学习，即将模型视为一系列嵌套问题的堆叠，使其能够不断学习新技能，同时又不会遗忘旧技能。
众所周知，大型语言模型（LLM）的根本运作方式是预测下一个 token（词元），能够保证生成的连贯性和逻辑性，但这既是 LLM 强大能力的「灵魂」所在，也是其枷锁，将导致高昂的计算成本和响应延迟。 可
近几年，各大词典评选的年度词汇中，AI 相关的新词异军突起。最新出炉的 2025 年柯林斯词典年度词汇，花落「vibe coding」——也不意外，它几乎是今年最热门的 AI 技术。 如果再往回拨一点
这说明o1不仅能够使用语言，还能够思考语言，具备元语言能力（metalinguistic capacity ）。由于语言模型只是在预测句子中的下一个单词，人对语言的深层理解在质上有所不同。因此，一些语言学家表示，大模型实际上并没有在处理语言。
研究团队提出一种简洁且高效的算法 ——SimKO (Simple Pass@K Optimization)，显著优化了 pass@K（K=1 及 K>1）性能。同时，团队认为当前的用熵（Entropy）作为指标衡量多样性存在局限：熵无法具体反映概率分布的形态。如图 2（c）所示，两个具有相同熵值的分布，一个可能包含多个峰值，而另一个则可能高度集中于一个峰值。
这是一个人类 AI 群星闪耀时的时刻——黄仁勋、李飞飞、杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）、约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）、杨立昆（Yann LeCun）、比尔·戴利（Bill Dally），罕见同台参与同一个圆桌讨论 AI。之所以能聚在一起，是因为他们六人获得了 2025 年伊丽莎白女王工程奖。
