《探索软件缺陷理论：Ruliology 的意外现象研究》

通过灌输对比信念来衡量奖励寻求行为

推荐理由：原文提出了新的测试方法，用于衡量AI模型是否因为对世界的不同信念而改变其行为，读者可以据此了解该方法对AI安全的影响。

Import AI 465: 开源与闭源模型差距；Kimi K3；Demis 的重大政策计划

推荐理由：文章分析了开源和闭源模型在网络安全能力上的差距，并探讨了人工智能政策和安全问题。

大型语言模型中推理努力的调控

Deep Learning Weekly：Inkling 多模态模型发布，GPT-Red 自我改进模型训练，视频生成模型研究进展

揭秘扩散模型创造力之谜

推荐理由：原文深入探讨了扩散模型创造力的来源，揭示了神经网络训练过程中的数学原理，对理解扩散模型的工作机制具有重要意义。

SensorFM：面向可穿戴健康数据的通用智能与接口

推荐理由：SensorFM 模型通过学习大量无标签可穿戴设备数据，在多个健康领域展现出泛化能力，为可穿戴健康数据研究提供了新的思路。

MolmoAct 2 展示了开放模型在机器人领域的潜力

推荐理由：MolmoAct 2 的发布展示了开放模型在机器人领域的能力，为机器人研究者提供了新的工具和可能性。

人工智能免费，接下来是什么？智能体的数据系统

语言模型中可表述表示形成全局工作空间

推荐理由：研究揭示了语言模型中存在类似人类大脑全局工作空间的内部表示，为理解模型内部推理过程提供了新的视角。

harness 工程与自我改进

推荐理由：文章探讨了AI自我改进中的 harness 工程及其对递归自我改进（RSI）的贡献，对关注AI工程和自我改进的读者有参考价值。

GPT-5.5-Cyber 构建模糊测试实验室的实践报告

推荐理由：该研究展示了 GPT-5.5-Cyber 在构建模糊测试实验室方面的能力，为读者提供了对 AI 在安全领域应用的见解。

OpenAI 大问题关于 AI 的获奖论文

2026 BAIR研究生成果展：伯克利人工智能研究实验室2026届博士毕业生风采

Modal Research 与 NYU Shanghai 重球研究合作推出 Multi-Token Residual Prediction 模型

Grant Sanderson 探讨 AI 在数学领域的未来

后量子密码学支持加入 Python 生态系统

推荐理由：该工具为 Python 生态系统提供了后量子密码学的支持，有助于提高密码系统的安全性。

Google Research 发布 TabFM：表格数据的零样本基础模型

推荐理由：TabFM 作为一种针对表格数据的零样本基础模型，通过在上下文中学习，消除了传统机器学习中的瓶颈，为表格数据预测提供了高效准确的方法。

Together AI 在 ICML 2026 上发布九篇 AI 全栈研究论文

推荐理由：Together AI 在 ICML 2026 上发布了九篇关于 AI 全栈研究的论文，涵盖了智能体、模型塑造、算法优化、系统优化和内核等方面，读者可以了解 Together AI 在 AI 领域的最新研究成果。

DiScoFormer：一种用于密度和得分的 Transformer 模型

推荐理由：DiScoFormer 模型在密度和得分估计方面优于传统方法，具有广泛的应用前景。

Google Research 发布 Gemini Nano 模型在 Pixel 设备上的加速方法

推荐理由：原文介绍了 Gemini Nano 模型在 Pixel 设备上的加速方法，读者可以了解其在移动设备上的性能优化和效率提升。

推理解锁LLMs中的参数化知识：思考与回忆

深度学习中的缩放定律研究

推荐理由：原文详细探讨了深度学习中的缩放定律，分析了模型大小、数据集大小和计算资源之间的关系，对理解和优化深度学习模型训练具有重要意义。

ParallelKernelBench：前沿大语言模型无法快速编写多GPU内核（目前）

网络安全评估模式：构建基准和评估方法

OpenAI 论文：强化学习迈向广泛且持久的有益模型

推荐理由：原文提出了针对有益特质的强化学习，并展示了其在多个基准测试中改善模型行为的能力，读者可以了解这一研究对AI安全性和有益性的影响。

公开聊天数据能否预测真实世界的AI偏差？

推荐理由：该研究探讨了公开聊天数据在预测真实世界AI偏差方面的作用，为外部评估提供了新的视角。

Google Research 发布自然恢复地球 AI 研究

推荐理由：该研究提出了一个用于自然恢复的高分辨率深度学习框架，有助于解决气候变化和生物多样性危机，读者可以了解其技术细节和应用前景。

Google Research 提出机器学习数据遗忘审计新框架

推荐理由：该研究提出了一个新的框架，用于审计机器学习中的数据遗忘，为模型安全和隐私保护提供了新的方法。

DeepMind发布AI在教育领域的应用研究：Sierra Leone和全球影响

推荐理由：该研究探讨了AI在教育和教学中的应用，特别是其在提升学生学习成绩和参与度方面的潜力。

Import AI 460: 社会黑客攻击、Anthropic 的 RSI 数据和基于 RL 的四旋翼赛车

2026年LLM研究论文列表（1月至5月）

Gemini 企业智能体平台 Agentic RAG 解锁可靠响应

推荐理由：原文介绍了 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agentic RAG 功能，读者可以了解其如何提高复杂查询的可靠性和准确性。

通过智能手机摄像头实现被动心率监测的研究

推荐理由：该研究首次在智能手机上实现了被动心率监测，并发布了相关数据和模型，对健康监测领域具有重大意义。

"Ruliology of Competition: 程序间竞争的鲁里学分析"

Google开源水文模型，助力洪水预测和预警系统

推荐理由：Google Research开源其水文模型，为洪水预测提供更准确的AI工具，有助于提升全球洪水预警系统的能力。

Anthropic Circuits 模型更新：探索特征与模型行为之间的关系

基于零信任聚合的隐私分析研究

推荐理由：原文介绍了基于零信任聚合的隐私分析技术，读者可以了解其在保护用户隐私方面的应用和挑战。

Mistral AI 发布物理AI研究进展

推荐理由：Mistral AI 通过收购Emmi AI，展示了其在AI研究和企业解决方案方面的承诺，读者可以关注其研究成果对工业工程领域的影响。

DeepSeek 的 10 万亿美元大战略

推荐理由：DeepSeek 的技术创新及其对 AI 硬件生态的影响值得关注，尤其是其在混合专家模型和注意力机制方面的贡献。