本次新研究是迄今为止规模最大的大模型数据投毒调查。Anthropic 与英国人工智能安全研究所（UK AI Security Institute）和艾伦・图灵研究所（Alan Turing Institute）联合进行的一项研究彻底打破了这一传统观念：只需 250 份恶意文档就可能在大型语言模型中制造出「后门」漏洞，且这一结论与模型规模或训练数据量无关。
近期，北京大学、哈尔滨工业大学联合 PsiBot 灵初智能提出首个自我增强的灵巧操作数据生成框架 ——DexFlyWheel。该框架仅需单条演示即可启动任务，自动生成多样化的灵巧操作数据，旨在缓解灵巧手领域长期存在的数据稀缺问题。目前已被 NeurIPS 2025 接受为 Spotlight（入选率约 3.2%）
10分钟，答案浮出水面！陶哲轩用ChatGPT，发现一道30多年来一直认为悬而未决的问题，其实早被华人数学家给破解了。没有「神迹」，他这次只是用对了工具链：ChatGPT算出级数前几项、输入特定数据库、命中序列、找到文献、确认答案。
近日，来自 MetaGPT、蒙特利尔大学和 Mila 研究所、麦吉尔大学、耶鲁大学等机构的研究团队发布 CARE 框架，一个新颖的原生检索增强推理框架，教会 LLM 将推理过程中的上下文事实与模型自身的检索能力有机结合起来。该框架现已全面开源，包括训练数据集、训练代码、模型 checkpoints 和评估代码，为社区提供一套完整的、可复现工作。
早在 2021 年，研究人员就已经发现了深度神经网络常常表现出一种令人困惑的现象，模型在早期训练阶段对训练数据的记忆能力较弱，但随着持续训练，在某一个时间点，会突然从记忆转向强泛化。
2025年9月17日，中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心（CAIR）在香港正式开源发布其最新科研成果——EchoCare“聆音”超声基座大模型（简称“聆音”）。该模型基于超过450万张、涵盖50多个人体器官的大规模超声影像数据集训练而成，在器官识别、器官分割、病灶分类等10余项典型超声医学任务测试中表现卓越，性能全面登顶。
“TreeSynth” 就这样起源于作者们最初的构想：“如何通过一句任务描述生成海量数据，完成模型训练？” 同时，大规模 scalibility 对合成数据的多样性提出了新的要求。
这次英伟达可谓是“全家桶”式发布：不仅有让机器人拥有”物理直觉”的Newton引擎，还有赋予机器人人类推理能力的Isaac GR00T N1.6基础模型，以及能够生成海量训练数据的Cosmos世界基础模型，直接瞄准了机器人研发中最头疼的几个问题。
来自斯坦福大学、哥伦比亚大学、摩根大通AI研究院、卡耐基梅隆大学、英伟达提出了一种数据采集与策略学习框架DexUMI——利用人手作为自然接口将灵巧操作技能迁移至多种灵巧手。该框架通过硬件与软件的双重适配，最大限度缩小人手与各类灵巧手之间的具身差异。
用户体验研究（UXR，User Experience Research）是驱动企业增长的引擎，但核心流程却高度依赖人工。从收集数据、分析客户需求、再到测试产品，需要一段很长的时间线，这个过程常常出现 “企业想做的” 与 “用户真正需要的” 之间的脱节。
