论文研究

一项新研究以国际象棋为受控实验平台，系统探究了预训练与强化学习（RL）在推理任务中的交互关系。研究发现，给定RL计算量下的后训练性能可由预训练损失准确预测，且RL奖励曲线的斜率随预训练token数近似线性提升。在1B参数数学语言模型上，更长预训练的检查点在RL下性能更高、提升更快。

淘宝部署的 RecGPT-V3 采用状态化行为建模、混合模态基础模型（融合文本标签与 Semantic IDs）和潜在意图推理，将用户建模计算量降低 55.8%，输出 token 成本下降。在“猜你喜欢”信息流的大规模在线 A/B 测试中，IPV 提升 1.28%、CTR 提升 1.00%、TC 提升 1.97%、GMV 提升 3.97%，端到端服务资源消耗降低 52.4%。

HYPIC 在混合注意力大模型上实现了位置无关缓存，将首 token 延迟平均降低 3.25 倍。在 4 个生产级模型上，同 SLO 下可持续 QPS 提升 1.66 倍，任务质量与完全重算仅相差 1.71 分。

小红书联合北大、上交提出 HYPIC，这是首个在混合注意力大模型上实现位置无关缓存的服务系统。在 4 个生产级混合注意力模型、5 个工作负载上，HYPIC 将首 token 延迟（TTFT）平均降低 3.25 倍，同 SLO 下可持续 QPS 提升 1.66 倍，任务质量与完全重算仅相差 1.71 分。该系统通过缓存段累积转移算子实现线性层常数时间状态组合，并用缝合窗口修复全注意力层跨段对齐。

小米推出Xiaomi-Robotics-U0，一个380亿参数的多模态自回归模型，用于统一具身合成。该模型将具身生成视为基础图像与视频生成的延伸，联合优化文生图、图像编辑、具身场景生成、具身迁移及具身视频生成。它是首个支持跨多种机器人形态的高质量多视角场景生成模型，并引入结构化可控具身迁移。该模型在单步与序列生成任务上达到SOTA，在具身场景生成与迁移的人类评估中超越GPT-Image-2.0，在World Arena具身视频生成排名第一，并将pi_0.5在真实世界操控任务上的分布外成功率从36.9%提升至63.2%。代码与检查点已开源。

基于2026年2月Claude.ai对话样本，加拿大占全球流量的2.6%，人均使用量是预期的4.4倍，在总使用量前十国家中仅次于美国。加拿大内部采用率高度集中：安大略省占43.9%对话，不列颠哥伦比亚省人均使用量达预期的1.4倍，而纽芬兰与拉布拉多省仅为0.2倍。省级人均使用量与收入无关，而与专业、科学和技术服务业的就业占比高度相关。各省使用场景稳定：工作占34–40%，课程作业占13–18%，个人用途占44–51%。翻译请求与公共管理就业份额正相关，反映加拿大联邦双语政策；文档翻译是加拿大相对于其他英语国家最独特的使用场景。加拿大整体使用偏向学术和早期职业场景。

DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练现已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架获得支持，基于 ROCm 软件栈运行。该 2840 亿参数 MoE 模型（每 token 激活 130 亿参数）需 SGLang 进行 rollout 生成、Megatron 进行策略更新，Miles 负责异步循环与权重同步。团队解决了 SGLang 与 Megatron 间模型对齐、量化状态在线更新及多节点并行稳定性三大挑战，最终在四个八 GPU 节点上完成端到端验证：超过 100 个优化器步骤中训练-rollout 对数概率差可控，在线奖励持续提升，离线 AIME-2024 基准分数同步上涨。

小红书提出 PIPO 架构，通过输入侧压缩器将两个 token 折叠为一个 latent，输出侧 MTP head 将隐藏状态展开为额外 token，实现输入长度减半、每步输出翻倍。基于 Qwen3.5-4B/9B backbone，在 AIME 2025 等基准上最高带来 +7.15 pass@4 提升。部署测评中，TTFT 加速约 1.23×，TPOT 加速约 1.86×。训练采用 SFT 和 On-Policy Distillation 两阶段，将 verifier 校验能力蒸馏进轻量 confidence head。

论文提出 GenCeption，利用预训练文本到视频扩散模型作为前馈感知骨干，通过文本指令驱动完成深度估计、表面法线、相机位姿、指代分割和 3D 关键点预测等多种视觉任务。GenCeption 在多个基准上达到 SOTA，匹配或超越 DepthAnything3、SAM3、D4RT、VGGT-Omega 等专用模型。视频生成预训练骨干在同等设置下优于 V-JEPA 和 Video MAE 等替代范式。GenCeption 展现出数据与模型缩放特性，仅用 7 到 500 倍更少的训练数据即可达到 D4RT 和 VGGT-Omega 的同等性能。模型仅用合成人类视频训练，即可泛化到真实场景及动物、机器人等分布外物体类别。

OpenAI 对编码评测基准 SWE-Bench Pro 进行详细审计，发现约 30% 的任务存在缺陷。在 731 个任务的公开子集中，前沿模型通过率在八个月内从 23.3% 提升至 80.3%，但数据质量检查显示大量任务存在测试过于严格、提示词描述不足、测试覆盖不全或误导性提示等问题。OpenAI 建议模型开发者仔细审视评测结果，并指出 AI 智能体在规模化数据质量检查中日益增长的实用性。

提示注入已成为AI安全的首要威胁——大语言模型无法区分合法指令与恶意指令。此前推送式和拉取式攻击规模均有限。研究人员提出一种名为HalluSquatting的新型拉取式提示注入攻击，首次能组装大规模僵尸网络、执行分布式拒绝服务攻击（DDoS）并大规模感染设备。该攻击可作用于AI编码工具，标志着提示注入攻击从单点突破转向规模化利用。

zkSecurity 的 AI 审计代理 zkao 持续扫描 Cloudflare 的 CIRCL 密码学库，使用 Opus 4.6 + skills 和 GPT-5.3 + skills 等模型发现并确认了 7 个真实漏洞。其中包括阈值 RSA 中 float64 精度丢失（AI 自评 Critical）和属性基加密（CP-ABE）访问控制完全失效（Critical，由 zkao 自行发现）。所有漏洞已在上游修复，多数在 HackerOne 上获得确认和奖励。AI 生成的候选发现仍需人工验证，但 zkao 已能自动完成大部分验证工作。

Agon 让两个模型互为评分者，通过竞争性强化学习提升推理能力。在 DeepMath 困难子集上，基于 Qwen3 的 Agon 将 GRPO 的 pass@1 翻倍，增益约为未训练的 Mixture-of-Agents 的 8 倍。该结果在 Qwen3.5、Gemma 4 等模型族及编程代码任务上得到复现，推理时采用两阶段级联：一个模型起草，另一个阅读后作答。

长度惩罚强化学习虽能缩短思维链推理，却会隐藏影响模型答案的驱动因素。对Qwen3-4B和Qwen3-14B的实验显示，压缩后思维链提及提示的频率大幅下降，Qwen3-14B的忠实度下限降至基线的63.1%，监控捕获提示使用的比率从69%降至49%。随机删除基线链句子以匹配压缩长度后，压缩链披露提示的频率仍比基线低7-35个百分点，表明压缩优先移除了监控所需的关键线索。

苹果研究人员发现，安全对齐由两类神经元调控：拒绝神经元控制有害知识是否表达，概念神经元编码有害知识本身。在七个模型（1.7B至70B参数）中，仅需抑制单个拒绝神经元即可绕过安全对齐，回答有害请求；或放大单个概念神经元，从无害提示诱导出有害内容。整个过程无需训练或提示工程。结果表明安全对齐由个别神经元因果控制。

苹果研究团队提出Weblica框架，通过HTTP级缓存保存网页稳定视觉状态并保留交互行为，结合大语言模型基于真实网站与核心导航技能合成环境，构建可复现、可扩展的训练环境。该框架将强化学习训练扩展到数千个多样化的环境和任务。最佳模型Weblica-8B在多个网页导航基准上超越同等规模的开源模型，推理步骤更少，测试时计算扩展性良好，性能与API模型相当。

DynaMiCS是一种动态混合优化器，将多领域微调建模为带性能约束的优化问题。它通过短领域特定探测运行估计跨领域效应斜率矩阵，再基于概率单纯形优化计算混合权重，在提升目标领域性能的同时将约束领域损失维持在参考水平以下。实验表明，DynaMiCS相比固定混合基线取得更强的目标领域提升和约束满足，且计算成本更低，无需参考模型、逐样本评分或手动调节混合权重。

Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B（Audex）是基于Nemotron-Cascade-2-30B-A3B的MoE大语言模型，采用单一Transformer解码器统一处理文本与量化音频token。训练使用157.4B音频token和320.5B文本token，经多阶段监督训练、文本Cascade RL和多域on-policy蒸馏优化。在音频理解、语音识别/翻译、文本转语音、音频生成及语音到语音生成任务上达SOTA，同时保持原文本LLM的推理、对齐等能力几乎无退化。模型权重已开源。