ELLA: Efficient Lifelong Learning for Adapters in Large Language Models
内存仅需1/35！亚马逊ELLA：无需回放的大模型终身学习新SOTA。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
基础模型 第5页
Emergent Introspective Awareness in Large Language Models
Anthropic重磅：给大模型“植入思想”，Claude Opus 4.1展现惊人内省能力。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Epistemological Fault Lines Between Human and Artificial Intelligence
大模型只是“概率填空”：揭秘AI与人类认知的7道“认识论断层”。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Excess Description Length of Learning Generalizable Predictors
微调是“唤醒”还是“注入”？Anthropic提出EDL：量化模型泛化能力的标尺。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
FLEx: Language Modeling with Few-shot Language Explanations
仅需4-11个纠错案例！FLEx：消除大模型83%顽固错误，无需参数微调。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Geometric and Dynamic Scaling in Deep Transformers
Transformer 越深越“傻”？几何视角揭秘百层大模型坍塌之谜。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Improving Recursive Transformers with Mixture of LoRAs
小模型逆袭：MoL让1.2亿参数ModernALBERT超越全参数基线。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Increasing the Thinking Budget is Not All You Need
思考预算并非万能：揭秘让大模型更聪明的“性价比”策略。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Kling-Omni Technical Report
10步推理生成电影级视频：快手Kling-Omni全能架构揭秘。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Large language models and the entropy of English
挑战香农极限：LLM揭示10^4字符长程依赖与“涌现确定性”。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Large language models are not about language
剑桥等名校联合檄文：LLM根本不懂语言！70MW能耗下的概率游戏。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Learning to Discover at Test Time
TTT-Discover：开源模型+测试时训练，仅需数百美元刷新多领域SOTA。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Mechanisms of Introspective Awareness
AI也能“反思”了？Anthropic揭秘LLM内省电路，检测率飙升75%。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections
DeepSeek魔改残差连接：mHC仅增6.7%开销，完美驯服大模型训练不稳定性。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
MiMo-V2-Flash Technical Report
仅15B激活参数硬刚DeepSeek！MiMo-V2-Flash揭秘：混合注意力与多教师蒸馏的极致效率。
Modeling Language as a Sequence of Thoughts
拒绝Token流水账！斯坦福新作Thought Gestalt：让AI像人类一样“思考”，参数效率暴涨40%。
Monadic Context Engineering
告别“面条代码”：普林斯顿用Monad重塑AI Agent架构，健壮性狂飙。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Monitoring Monitorability
OpenAI意外曝光GPT-5 Thinking：思维链越长越安全？深度解析CoT监控新基准。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
MUSIC: MUlti-Step Instruction Contrast for Multi-Turn Reward Models
别只看最后一句话！DeepMind新作MUSIC：合成数据攻克多轮对话评估难题。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures
打破深度学习“幻觉”：哥大&谷歌提出Nested Learning，重构大模型记忆与进化。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
NRGPT: An Energy-based Alternative for GPT
NRGPT重构GPT底层逻辑：推理即能量下降，抗过拟合能力显著提升。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open Intelligence
英伟达Nemotron 3发布：Mamba+MoE混合架构，百万上下文与NVFP4训练揭秘。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Physics of Language Models: Part 4.1, Architecture Design and the Magic of Canon Layers
Meta新作Canon Layers：仅增0.5%参数，推理深度暴涨4倍的“魔法”。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
Read As Human: Compressing Context via Parallelizable Close Reading and Skimming
像人一样“精读+略读”：RAM长文本压缩框架实现12倍加速。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。