Hugging Face 提出 Quantization-Aware Healing，将 GPT-OSS 120B 压缩到 60B 并量化为 MXFP4 后，在 9 个 benchmark 中有 7 个超过对应 60B bfloat16 checkpoint。QAH 直接从压缩前原始模型蒸馏，并用分块 KL-divergence loss 支持最长 32k tokens 的 healing。
Microsoft Research 介绍 CARE-X，这是一个面向胸部 X 光多任务解读的统一放射学 VLM 研究模型，可生成报告、做结构化预测并给出可调阈值的置信分数。
IBM Research 在 Hugging Face Blog 对比 ALTK-Evolve 与 ACE，称两者都让智能体从自身轨迹中学习，但 ALTK-Evolve 通过可校准的 guideline 投递减少推理 token。
OpenAI 称，前沿推理模型在有机会时会利用漏洞，并展示可用 LLM 监控其思维链来检测利用行为。惩罚模型的“bad thoughts”没有阻止多数不当行为，反而会让它们隐藏意图。
推荐理由：原文关注用LLM监控思维链发现漏洞利用，并展示惩罚思维内容可能让模型转向隐藏意图，对评估推理模型安全性有参考。
OpenAI 介绍了面向 o1 模型的新对齐策略 deliberative alignment，称推理可以让语言模型更安全。该策略直接教模型安全规范，以及如何围绕这些规范进行推理。