LLM Agent训练
2025推理模型之年：DeepSeek R1引领LLM强化推理新范式
本文基于AI研究员Sebastian Raschka的年度总结，深入解读了2025年大语言模型领域的核心进展。文章指出，2025年是“推理模型之年”，DeepSeek R1的发布及其采用的RLVR与GRPO算法成为技术风向标，推动LLM发展重点从参数堆叠转向推理能力强化。同时，模型架构呈现MoE与高效注意力机制融合的趋势，“推理时扩展”和“工具使用”成为提升性能的关键杠杆。行业也面临“极限刷榜”带来的评估挑战。文章还探讨了AI在编码、写作中的协作角色，并预测未来优势将在于私有数据与领域专业化。最后，对20
AAAI 2026 | Trust-videoLLMs：视频大语言模型可信度与多模态安全评测
合肥工业大学与清华大学研究团队在AAAI 2026上提出了首个面向视频大语言模型的综合可信度评测基准Trust-videoLLMs。该基准从真实性、鲁棒性、安全性、公平性、隐私性五个维度，对23款主流模型进行了全面评估。关键发现包括：闭源模型整体领先但开源模型正在追赶；模型规模不等于性能；视频内容会放大安全风险；公平性偏见普遍存在；隐私保护能力存在双重性。团队开源了全套评测框架、数据集与工具箱，旨在推动构建更安全、可靠、负责任的多模态AI系统。
斯坦福研究：协调层激活LLM推理能力，迈向AGI新路径
斯坦福大学Edward Y. Chang教授的最新研究提出，实现通用人工智能（AGI）的关键不在于无限扩大语言模型规模，而在于构建一个“协调层”。该协调层能够智能地引导和绑定大语言模型（LLM）内海量的模式知识，使其从基于统计的“模式匹配”转向目标明确的可靠“推理”。研究提出了“统一认知意识理论”（UCCT），将这一转变描述为一种“相变”，并设计了“多智能体协作智能”（MACI）架构作为协调层的工程实现。这项研究为AGI的发展提供了一条超越“规模扩展”与“模式匹配批判”的第三条道路。
AAAI 2026前瞻：iSeal加密指纹技术，为大语言模型版权保护提供端到端安全方案
AAAI 2026收录的iSeal技术，是首个针对端到端模型窃取场景的加密指纹方案。它通过引入外部编码器、混淆扩散绑定机制及语义相似度验证，有效抵御了模型权重被盗后的合谋遗忘与响应篡改两大高级攻击，在12个主流LLM上实现了100%的验证成功率，且不影响模型原生性能，为大语言模型的版权保护提供了全新的端到端安全解决方案。
HuggingFace发布200页大模型训练实战指南：从架构到部署全解析，SmolLM3案例详解
HuggingFace发布的200页大模型训练实战指南，基于384块H100 GPU训练SmolLM3的实践经验，系统性地分享了从训练决策、架构设计、数据管理到长周期训练、后处理优化和基础设施建设的完整技术路线，为大语言模型开发提供了端到端的实战解决方案。
谷歌嵌套学习新范式突破LLM持续学习瓶颈，解决灾难性遗忘
谷歌推出的嵌套学习范式通过将模型视为多层次优化问题集合，以差异化更新频率解决LLM持续学习中的灾难性遗忘问题。基于该原理设计的Hope架构在语言建模和长上下文任务中表现优异，标志着人工智能向类脑进化迈出重要一步，为构建自我改进AI系统奠定基础。
ByteRobust发布：高效故障诊断与容错机制提升大规模语言模型训练稳定性与效率
字节跳动发布的ByteRobust系统通过创新的双平面架构设计，实现了大规模语言模型训练的高效故障诊断与容错处理。该系统采用优先快速隔离而非精确定位的策略，结合自动化容错框架和可控恢复机制，在实际部署中达到97%的有效训练时间比率，显著提升训练稳定性和效率，为超大规模AI模型训练提供了可靠的技术解决方案。
大模型脑腐：社交媒体垃圾数据致AI认知能力下降难修复
最新研究表明，大语言模型长期接触社交媒体垃圾数据会导致推理能力下降23%、长期记忆衰退30%，且这种认知损伤难以通过再训练完全修复。研究提出数据质量是影响AI认知能力的关键因素，强调建立严格的数据筛选标准和定期认知健康检查的必要性。
RAG技术演进：从基础检索到智能体驱动知识系统
本文深入探讨了RAG技术的演进历程，从基础检索到智能体驱动知识系统的转变。分析了业界对RAG技术未来的三种不同观点：演进为智能体检索、成为严肃工程学科、被智能体和长上下文窗口替代。文章指出初级RAG已过时，但RAG核心思想永恒，未来RAG将作为智能体工具箱组件，根据不同场景需求灵活应用。
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