人工智能
阿里千问新方法：一阶近似优化大语言模型强化学习训练稳定性
阿里千问团队提出了一种创新的大语言模型强化学习理论框架，通过将词元级优化目标构建为序列级期望奖励的一阶近似，从根本上解释了训练不稳定的原因。该研究指出，在训练与推理差异及策略偏差足够小的条件下，此近似成立。针对混合专家模型的特殊挑战，团队提出了路由重放方法。大规模实验证明，结合重要性采样的基础策略梯度方法在同策略训练中最稳定；而在异策略训练中，必须同时使用路由重放和剪切技术。研究最终表明，实现稳定的训练过程比模型初始化方式更为关键。
ICLR 2026审稿危机：AI幻觉冲击学术诚信，同行评审体系受挑战
ICLR 2026大会正面临严重的学术诚信危机。GPTZero检测发现，抽样论文中有超过16%存在AI生成的虚假引用（幻觉），且这些论文大多已通过同行评审。这暴露了在生成式AI和发表压力下，传统学术评审体系已不堪重负。事件引发对AI时代如何维护学术质量的深刻反思，并凸显了开发辅助验证工具的紧迫性。
2025浦东AI人才论坛：青年力量驱动张江AI创新与具身智能发展
2025年12月6日，“青年聚力·智汇浦东”人工智能产业人才论坛在上海张江科学会堂成功举办。论坛汇聚产、学、研各界精英，通过产业推介、项目签约、主旨演讲、圆桌对话及报告发布等形式，深入探讨了以张江AI创新小镇为核心的产业生态建设、具身智能的进化路径与生态构建、AI顶尖人才“引育并举”新范式，以及青年力量如何推动AI理论向产业价值跃迁。会上发布的《2025浦东新区人工智能人才发展趋势报告》揭示了AI人才高学历、高薪酬、青年化的特点及未来巨大需求缺口。本次论坛为上海建设全球人工智能高地注入了新的思想动力与创新
谷歌TPU性能与产能优势挑战英伟达AI芯片市场主导地位
摩根士丹利报告显示，谷歌TPU产能即将爆发式增长，供应链问题解决，将大规模对外销售。TPU作为专为AI推理设计的ASIC芯片，在能效和成本上相较英伟达GPU有数倍优势，正吸引Midjourney、Anthropic、Meta等巨头采用。这标志着AI算力市场正从训练转向推理主导，引发华尔街对英伟达毛利率和市场份额的担忧。未来将形成GPU负责训练与研发、TPU等ASIC芯片主导规模化推理的混合算力新格局。
Light-X：全球首个镜头与光照双控4D视频生成框架，单目视频秒变电影级大片
Light-X是由国际顶尖科研机构联合推出的全球首个镜头与光照双控4D视频生成框架。它能够仅凭一段普通单目视频，让用户自由规划虚拟摄像机轨迹以生成任意新视角，同时灵活调整场景的光照方向、强度与风格，实现电影级视觉效果。该技术通过解耦相机与光照控制、利用动态点云先验和统一的扩散模型，攻克了多因素耦合与数据匮乏的难题，并在实验中显著优于现有方法，为影视、VR/AR等内容创作带来了革命性工具。
OpenAI或提前发布GPT-5.2与图像生成模型，迎战谷歌Gemini 3竞争
OpenAI疑似因谷歌Gemini 3的竞争压力，启动“红色代码”紧急响应，计划提前发布新一代大型语言模型GPT-5.2（内部代号“橄榄油蛋糕”）及下一代图像生成模型Image-2系列（内部代号“栗子和榛子”）。市场预测发布日期可能为本周四（12月11日）。新图像模型据称在色彩还原、细节保真、艺术风格融合及“图生码”能力上均有显著提升，旨在全面对标谷歌产品。此举标志着年末AI巨头竞争进入白热化阶段。
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。
何恺明NeurIPS 2025演讲：从Faster R-CNN获奖回望目标检测三十年演进之路
本文回顾了何恺明在NeurIPS 2025大会上关于目标检测三十年发展的主题演讲。演讲以荣获“时间检验奖”的Faster R-CNN论文为引，系统梳理了从早期手工特征时代（如Viola-Jones、SIFT、DPM），到深度学习破晓时期（AlexNet、R-CNN），再到以Faster R-CNN为代表的端到端检测范式确立，以及后续YOLO、Transformer、SAM等新技术涌现的完整演进历程。文章不仅总结了关键的技术突破点，更提炼出“用可学习模型替代系统瓶颈”的核心方法论，并以“驶向迷雾”的比喻，展
谷歌布林谈AI未来：Transformer革新教育、材料科学与学术产业协同
在斯坦福大学工程学院百年庆典上，谷歌联合创始人谢尔盖·布林与校方领导展开深度对谈。他回顾了谷歌依托学术基因、敢于挑战难题的成功经验，也坦诚反思了在Transformer架构上错失先机的遗憾。布林探讨了AI时代下计算机专业的教育价值、未来大学可能超越地理限制的形态，以及学术界在工业界强势研发下，于超长期基础探索中的不可替代角色。他建议创业者保持耐心、敬畏市场，并指出AI的未来突破将更依赖算法创新而非单纯算力扩展。最后，布林与对话者一致认为，材料科学与合成生物学是当前被严重低估、蕴含巨大潜力的技术前沿。
快手科技熵比裁剪法：解决强化学习全局分布漂移，提升大语言模型训练稳定性
快手科技语言大模型团队提出创新性“熵比裁剪”方法，有效解决大语言模型强化学习训练中的全局分布漂移难题。该方法通过约束策略熵的相对变化，从整体分布层面稳定训练过程，与经典的PPO-Clip形成互补。实验表明，ERC能在多个高难度数学推理基准上显著提升模型性能，并确保训练动态更稳定，同时保持良好的探索能力。这项研究为提升大模型训练稳定性和可靠性提供了重要技术突破。
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