两周一次迭代且千元起步，有初创团队致力于降低大模型后训练门槛
近期后训练已成为大模型领域备受瞩目的核心议题。有企业推出低门槛的后训练服务，旨在通过两周一次的高频迭代节奏以及1000美元起的亲民价格，推动后训练技术向更广泛的开发者普及，实现“人人可用”。由于当前所获素材信息较为有限，关于该公司的具体技术路线、优化机制以及完整商业服务形态等细节，仍有待进一步披露。
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终端基准测试何以称“难”？研究揭示智能体评测中的“真假难度”陷阱
前沿基准测试常依赖当前模型无法解决的任务来衡量能力边界，但零通过率并不等同于真正的高难度。该研究指出，任务全军覆没既可能源于真实的能力代差，也可能是由缺失上下文、损坏的参考方案或基础设施故障等“虚假难度”导致。基于 Terminal-Bench 3 等基准中涵盖 639 个任务、2.8 万余次试验及逾 10 万美元开销的真实记录，研究系统性厘清了导致智能体任务失败的本质原因，为评测体系纠偏。
大模型智能体缺乏人情世故？新研究提出关系社交推理框架ReAdapt
该论文指出当前大模型智能体在社交决策（如是否互动或联系谁）中，往往仅关注内容显著性而忽略人际间的潜在关系（如关系强度、互惠性等）。现有的智能体循环无法根据新关系证据动态调整社交假设，导致在关系与内容线索产生分歧时做出表面化选择。为此，研究团队形式化了这种失效模式，并提出了包含500个样本的关系推理基准测试及ReAdapt方法，以提升智能体的社交推理能力。
RAG-NAROK：面向检索增强生成的检索感知型知识库投毒攻击
针对检索增强生成（RAG）系统的安全漏洞，该研究指出当前架构对动态检索流水线的依赖带来了新型对抗风险。现有知识库投毒攻击大多采用静态预设注入，未考虑受害系统在面对具体查询时的实际检索内容。为此，论文探索了具有检索感知的投毒机制，分析攻击者如何利用特定源反驳等手段在竞争性检索环境中提升攻击效果，揭示了RAG系统潜在的安全隐患。