🔴 国内外大模型动态
1. Kimi K2.5 独立安全评估：开源大模型安全风险的第三方视角⭐⭐⭐⭐⭐
第三方团队对月之暗面Kimi K2.5做独立安全测评，聚焦开源权重模型风险——选型国产开源大模型时，安全不能只看厂商自评，这份独立报告提供了参照系
Kimi K2.5在编程、多模态、Agent基准上对标闭源模型，但发布时未附带安全评估。研究聚焦开源权重被放大的风险面：越狱攻击、有害内容生成、权重可篡改性。方法论上采用多维度红队测试与安全基准组合，对星竹做平台选型的启示：开源模型上线前应补一轮独立安全验证，而非直接信任发布方报告。
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2. LLM论点分类全景研究：从Llama到DeepSeek到GPT-5.2⭐⭐⭐⭐
横跨Llama→DeepSeek→GPT-5.2多代模型在论点挖掘任务上的系统对比，看模型迭代带来的能力跃迁曲线，也提供了论点分类任务的模型选型参考
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3. MiniMax-H3 开源视频生成模型：下载量357万的热门新贵⭐⭐⭐
MiniMax开源的文生视频/图生视频模型，HuggingFace下载量357万、5800+星标——视频生成赛道开源阵营又添一员主力，做视频内容生成的应用可以直接上
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4. GLM-5.3 开源：智谱MoE对话模型持续迭代⭐⭐⭐
智谱开源GLM-5.3（glm_moe_dsa架构，文本生成+对话），下载量137万、2000+赞——国产开源MoE阵营的最新成员，关注其相对Qwen/DeepSeek的差异化定位
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5. MiniMax-H3角色替换LoRA：视频人物一键换脸新玩法⭐⭐
基于MiniMax-H3的character-swap LoRA，1万下载、218赞——视频编辑场景的低成本定制路线，社区生态已经在围绕H3快速生长
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🔴 训练与对齐
6. ShieldCLIP：多模态基础模型的选择性安全对齐⭐⭐
针对CLIP类多模态编码器的安全对齐方法：只抑制有害关联、不破坏良性表征——处理"对齐过度伤害模型能力"这个经典矛盾的新思路
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7. Ready2Blend：自然语言指令组合出可复用的对齐提示⭐⭐
把自然语言安全指令"烘焙"成可组合、可插拔的对齐提示模块，在持续对齐新需求时不遗忘旧行为——比反复post-training更轻量的对齐适配路线
⚡ 工程可参考