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换了个句式，LLM 的立场就变了——一篇论文用因果追踪找到了病灶
句式微调导致 LLM 立场漂移：Stuttgart 团队的新发现与实操启示 如果你做过 prompt 调优，应该遇到过这种事：把一句「公司应该裁员降本」改成「裁员降本应该由公司来推
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阅读全文 →第三方技能暗藏风险：OpenSkillRisk 基准测试揭示 Agent 安全漏洞
第三方技能暗藏风险：OpenSkillRisk 基准测试揭示 Agent 安全漏洞 如今，由大语言模型（LLM）驱动的 AI Agent 正变得越来越强大。它们不再仅仅是聊天机器人
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阅读全文 →AI 生成艺术模仿能力计算分析：语义对齐提升，浅层特征仍存差距
AI艺术模仿再进化：新模型“懂”概念却丢了质感？2026最新计算分析揭示风格评估真相 2026年7月22日，一份题为《Back to Back with a Copy: A Com
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阅读全文 →SLAI T-Rex：在Ascend SuperPOD上完成DeepSeek-V4全系列参数后训练，OR任务零样本Pass@1达71.81%
突破万亿参数瓶颈：在 Ascend NPU 上实现 DeepSeek-V4 高效后训练与运筹学领域适配 2026 年 7 月 22 日，由 Dongfang Li 领衔的 65 人
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阅读全文 →Gotta Catch Them All: 谄媚行为的多种模式辨析
谄媚的“万花筒”：AI 为何总是“顺着你说话”？ 你是否曾有过这样的经历：向 AI 提出一个带有明显倾向性的问题，而它几乎总是顺着你的思路给出答案？哪怕你的前提存在事实错误，它依然
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阅读全文 →arXiv:2607.20208 论文辨析：为什么“Surprisal（ surprisal ）不是理论”？
核心事实判断 论文标题 ：surprisal is Not a Theory 论文 ID / URL ： arXiv:2607.20208 DOI ： https://doi.or
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阅读全文 →HalluTruthQA：首个细粒度阿拉伯语问答幻觉检测基准
从“是否幻觉”到“哪里错了”：HalluTruthQA 如何重新定义阿拉伯语大模型幻觉评估 在大语言模型（LLMs）快速发展的当下，多语言支持能力的评估显得尤为重要。然而，针对非英
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阅读全文 →《红楼梦》作为文化透镜：大模型在文化负载翻译中的系统性挑战
文化负载机器翻译的系统性挑战：以《红楼梦》为透镜 在大型语言模型（LLMs）日益普及的今天，机器翻译的质量在许多通用场景下已接近人类水平。然而，当面对深嵌于社会文化语境、超越表层语
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阅读全文 →曝光并非必要：语言模型如何习得“异类并列”结构
曝光并非必要：语言模型如何习得“异类并列”结构 在自然语言处理与计算语言学的交叉领域，一个长期存在的理论争议是关于“并列结构”（Coordination）的本质。传统语言学观点认为
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阅读全文 →The Maskability Index: Predicting Task-Objective Alignment in Pretrained Language Models
提示工程新范式：用 Maskability Index 量化“任务-目标”对齐度 在大规模预训练语言模型（PLM）的落地应用中，开发者常面临一个核心痛点： 如何判断一个特定的提示策
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阅读全文 →Schwartz 价值观评估：大模型在哪些概念上容易混淆？
LLM 在价值观识别上到底会混淆什么？最新研究揭示关键误差模式 2026年7月22日，Andrei Chetvergov 及其合作者将论文《Which Values Do LLMs
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阅读全文 →LLM安全评估新范式：统计认证与概率安全界限
给LLM安全评估装上“统计学安全带”：一篇论文如何用数学保证模型不“越界” 在人工智能领域，我们常常面临一个令人不安的现实：大语言模型（LLM）就像一个博学但不可预测的脱口秀演员，
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阅读全文 →PyroDash：基于 Token 级协作的“大小模型”协同推理框架
PyroDash：一种无需路由器的 Token 级大小模型协同推理新范式 在 2026 年 7 月 22 日，Niqi Lyu 及其研究团队向 arXiv 提交了一篇名为《Pyro
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