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多智能体系统（Multi-Agent Systems，MAS）展示了令人印象深刻的能力：一个模型负责提出方案，另一个模型进行批评，还有模型承担投票、规划或执行。通过角色分工和多轮协作，系统能够解决单个模型难以稳定完成的数学推理、代码生成和知识问答任务。
来自港科大的研究团队提出了RepetitionCurse，这是一种针对MoE大模型服务的黑盒压力测试方法。它不需要模型权重，不需要梯度，也不需要知道后端专家如何部署，只利用高度重复的输入模式，就能诱导专家路由把大量token路由到同一小批专家上。
这场越来越快、越来越贵、越来越拥挤的竞赛里，我们还能做什么？
ICML 2026落幕了。
这年头，提示词工程也能发ICML了？？？
3D空间数据的瓶颈，从来不是算法，而是标注。
奖励模型（Reward Model, RM）是大语言模型对齐的核心组件，负责为模型输出提供符合人类偏好的评价信号。现有方法各有短板：标量判别式 RM 高效稳定但可解释性有限；生成式 judge 能给出判断理由，却需为每个样本生成长 reasoning，token 与延迟开销显著。
人类可以在一生中持续学习新知识，而不会轻易遗忘已有技能。然而对 AI 模型而言，这恰恰是一道极具挑战性的难题：每当模型学习新任务时，参数更新往往会覆盖历史知识，产生经典的 “灾难性遗忘” 难题。持续学习（Continual Learning）正是为突破这一瓶颈而生的研究方向。
AI 顶会越来越卷了，卷的方向你还猜不到。本周，国际机器学习大会 ICML 在韩国首尔举行。今年 ICML 的 Poster 环节，除了那些极具创新性的论文，也堪称大型学术行为艺术现场。
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。