模型遗忘不代表记忆抹除，首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现，大语言模型的遗忘并非简单的信息删除，而是可能隐藏在模型内部。通过构建表示空间分析工具，区分了可逆遗忘和不可逆遗忘，揭示了真正遗忘的本质是结构性的抹除，而非行为的抑制。
对抗数据投毒，量子AI给出了全新解法
随着人工智能（AI）加速落地高复杂度与高风险场景，构建安全、鲁棒的“可信AI”已成为亟待解决的核心课题。当前，大模型高度依赖底层数据质量，自然噪声、恶意“投毒”以及AI生成内容的自我循环，正日益加剧数据污染风险。
合成数据≠生成模型：一文读懂合成数据的全新范式
尤其是在医疗等高价值场景中，真实数据本身难以获取，「依赖数据自然产生」的范式正在失效。在这样的背景下，合成数据正在从「真实数据的补充」，转变为“主动构造高质量训练与评估数据的核心机制”。
查文献如何从从容容、游刃有余？复旦上线AI科研助手→
搜索学术论文时，经常花费几个小时阅读海量摘要，最后发现一无所获？管理有价值的文献时，总是在Zotero和搜索引擎中反复横跳，文件存了一遍又一遍？追溯引用网络时，发现引用工具既不能搜索新论文，也不能管理旧文献？
探针伸进大模型黑箱，南加州大学华人打造AI记忆研究的深空望远镜
从诞生起，Hubble 就不是为了屠榜各大 Benchmark，它的构建者希望 Hubble 可以像前辈 Pythia 一样，成为学界探究模型的透明性和可解释性的科学平台，进而推动训练出更负责任的 AI 模型。
2026 AI Memory最新综述：从理论到实战，一文读懂AI记忆的进化全景
北邮百家 MemoryOS 团队带你深度梳理AI记忆2026最新综述！
AI不会主动学习，但你可以逼它复盘
AI 工程实践 · 如何教AI做一个好员工AI不会主动学习，但你可以逼它复盘每次对话都是"失忆"的新开始，怎么让AI从错误中积累经验系列第2篇 · 阅读时长约 15 分钟想象一个场景：你让AI帮你重构一个模块。它花了一小时，改了50个文件，最后测试全过。你觉得不错，关掉了对话。
Nature Machine Intelligence | 大模型知识机理探索：知识编辑与持续学习
论文题目： Towards principled knowledge editing methods for large language model reasoning论文链接：https://www.nature.
这款AI文献神器，能让“论文党”少掉些头发｜New Things
提起写论文，很多人都感到“头秃”，但凡你写过，就知道这个过程有多痛苦，就像一场漫长的马拉松，不管你看过多少别人的通关攻略，只要你踏上马拉松的第一步——看文献，就能让你焦虑到薅光自己的头发。
Alec Radford新作：给大模型做脑部手术，知识重学成本暴增7000倍
Alex Radford，出生于1993 年 4 月，即将 33 岁，但已经拥有超过 32 万的引用量。因为这位「独立研究员」不仅是 GPT、GPT-2 和 CLIP 的第一作者，同时还参与了 GPT-3、GPT-4、PPO 算法等多个重大研究项目。