本文研究了大语言模型（LLM）能否仅利用无标签的提示，通过自我生成并过滤解答，进一步提升自身性能，无需外部教师或工具反馈。提出了自我验证蒸馏算法，模型生成多个候选答案，利用基于提示的三阶段自我验证（循环一致性、事实性和正确性）筛选答案，再用筛选后的数据自我训练。该方法在数学、科学和编码三个推理领域均带来显著性能提升，提升幅度在4B参数模型中最高达16.7个百分点。相较于需要推理时多次调用模型的基线方法，自我验证蒸馏只在测试时调用一次，效率更高。
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该方法展示了语言模型在缺乏标注数据情况下的自我进化能力，降低了对标注数据和外部反馈依赖，提升了模型的自主学习能力和推理性能，对推动自动化模型优化和智能自适应有重要意义。
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Artificial Analysis和IBM发布了ITBench-AA，这是首个专注于智能企业IT任务的基准测试。测试结果显示，当前前沿模型在这些任务上的表现均未超过50%，表明现有模型在企业IT自动化方面仍有较大提升空间。
BrickAnything提出了一种几何条件自回归框架，能够从多样的3D表示中生成物理可构建的积木结构。该方法以点云作为统一几何接口，通过结构感知树形标记表示积木间的局部连接关系，使序列生成更符合物理构建过程并减少无效状态。此外，引入偏好对齐后训练、有效性约束解码及自适应回滚，提升结构稳定性和几何逼真度。大量实验证明，BrickAnything生成的结构既几何忠实又物理可实现，且标记机制有效降低回滚和重生成。
本文基于人类元认知研究，对大型语言模型是否能检测并报告其内部状态提出质疑。研究指出，仅凭行为证据不足以证明模型具备真正的自我反省能力。通过分析两种评估范式，发现模型无法可靠区分内部状态被篡改与输入的操作，也无法证明模型对内部表征有特权访问。控制实验中模型表现接近随机，表明当前证据不足以确定大型语言模型具备元认知监测能力。