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來自賓夕法尼亞州立大學和杜克大學的研究人員，聯合Google DeepMind等機構，提出了LLM多代理系統中自動故障歸因的問題。他們構建了Who&When基準數據集，並評估了All-at-Once、Step-by-Step和Binary Search等方法。該工作被ICML 2025接收為亮點論文，旨在幫助開發者快速定位導致故障的代理及其錯誤步驟。當前方法在識別責任代理上準確率僅達53.5%，在定位錯誤步驟上僅14.2%。
MIT發佈了SEAL框架，使大語言模型能通過強化學習自我編輯和更新權重，加速了AI自我進化的進程。
針對LLM多智能體系統故障難以診斷的問題，研究人員首次定義了“自動化故障歸因”任務，構建了Who&When基準數據集，並評估了三種歸因方法。實驗表明，即使最佳方法在識別責任智能體上準確率僅53.5%，精確錯誤步驟僅14.2%，任務難度較高。該研究被ICML 2025接收為亮點論文。
Adobe 研究團隊與斯坦福大學、普林斯頓大學合作，提出一種結合狀態空間模型（SSM）和密集局部注意力的新型架構，有效解決了視頻世界模型中的長期記憶難題。通過塊狀 SSM 掃描方案、擴散強制訓練和幀局部注意力等策略，模型在 Memory Maze 和 Minecraft 等數據集上表現出色，能夠在不犧牲計算效率的前提下保持遠距離幀的連貫性，為交互式應用提供了可能。
DeepSeek-V3團隊發佈了一篇14頁的技術論文，由CEO梁文鋒合著，探討了硬件感知模型協同設計以克服擴展挑戰。論文詳細介紹了多頭潛在注意力（MLA）、DeepSeekMoE、FP8訓練和節點感知路由等創新，實現了經濟高效的大規模訓練和推理。
DeepSeek AI發佈了DeepSeek-Prover-V2，一個針對Lean 4形式定理證明的開源大型語言模型。它採用遞歸證明搜索方法，結合DeepSeek-V3生成訓練數據，並通過強化學習優化，在MiniF2F上取得了頂級結果。同時推出了新基準ProverBench。
Kwai AI提出的SRPO框架將LLM強化學習後訓練步驟減少90%，同時在數學和代碼領域達到DeepSeek-R1水平。該兩階段強化學習方法結合歷史重採樣，克服了GRPO的侷限性。
中國AI公司智譜AI宣佈開源其新一代GLM模型系列，包括推理速度達DeepSeek-R1八倍的GLM-Z1、具備自主推理能力的Rumination模型GLM-Z1-Rumination-32B-0414，以及增強智能體能力的GLM-4-32B-0414。同時推出國際平台Z.ai，並通過MaaS平台提供企業級服務。此舉展示了其技術實力和全球野心，可能為潛在IPO做準備。
DeepSeek AI 發佈新論文，提出自原則批評調優（SPCT）方法，旨在增強通用獎勵模型在推理階段的擴展性。同時暗示下一代模型 R2 即將到來，引發業界關注。