best papers in 2025 - chunhualiao/public-docs GitHub Wiki
下面列出 2025 年迄今最受瞩目的 10 篇人工智能研究论文（含 arXiv 预印本），依发表时间先后排序。它们皆已在权威会议获奖或在开源社区迅速引发高引用／大量 GitHub star 与媒体报道，因而被广泛视作今年 AI 领域“必读”成果。
| # | 论文 & 链接 | 发表平台 / 时间 | 核心贡献 | 影响力速览 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 《Safety Alignment Should Be Made More Than Just a Few Tokens Deep》 | ICLR 2025 Outstanding Paper (4 月 23 日) | 揭示当今大模型安全对齐往往只作用于输出前几 token，“浅层对齐”导致易被 jailbreak；提出深层对齐与正则化目标，显著提升抗攻击性。 | 获 ICLR 最佳论文，已被多家安全团队采用做红队基线 (media.iclr.cc) |
| 2 | 《Learning Dynamics of LLM Finetuning》 | ICLR 2025 Outstanding Paper | 建立统一框架解析指令微调 / 偏好优化过程中训练样本间的影响传播，解释“挤压效应”等现象并给出改进策略。 | 推动理解 LLM 微调可解释性研究 (media.iclr.cc) |
| 3 | 《AlphaEdit: Null-Space Constrained Model Editing for Language Models》 | ICLR 2025 Outstanding Paper | 提出将编辑扰动投影到“保持知识”子空间的 Null-Space 技术，实现连续多次知识热修复而不遗忘旧知识。 | 为“模型编辑”任务树立性能新标杆 (media.iclr.cc) |
| 4 | 《Every Bit Helps: Achieving the Optimal Distortion with a Few Queries》 | AAAI-25 Outstanding Paper (2 月 27 日) | 解决多代理匹配中的信息不足失真问题，证明只需常数级查询即可达到理论最优 O(n^1/λ) 失真。 | 定量结束长期开放问题，被评为 AAAI 最佳论文 (aihub.org) |
| 5 | 《Efficient Rectification of Neuro-Symbolic Reasoning Inconsistencies by Abductive Reflection》 | AAAI-25 Outstanding Paper | 以“认知反思”思想改进 NeSy 框架 ABL，实时检测并修正符号推理与神经输出矛盾。 | 将可解释符号推理有效嵌入深度模型 (aihub.org) |
| 6 | 《Revelations: A Decidable Class of POMDPs with Omega-Regular Objectives》 | AAAI-25 Outstanding Paper | 通过“启示”信息机制把部分不可判定的 POMDP 安规问题化为可判定，并给出精确算法。 | 在理论 AI 与形式验证社区引起广泛关注 (aihub.org) |
| 7 | 《VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer》 | CVPR 2025 Best Paper (6 月 13 日) | 设计纯前馈 Transformer，一次前向即可预测多视图 3D 场景几何，速度与精度双优于 NeRF 系方法。 | 夺得 CVPR 最佳论文，被称为“实时 3D 感知里程碑” (cvpr.thecvf.com) |
| 8 | 《The BiGGen Bench: A Principled Benchmark for Fine-grained Evaluation of Language Models with Language Models》 | NAACL-HLT 2025 Best Paper (5 月 1 日) | 用 LLM 自动生成/评分细粒度测试集，系统评估现有模型推理与偏见；同时发布可重现基准。 | 成为今年 LLM 评测领域引用最多的新基准之一 (2025.naacl.org) |
| 9 | 《Self-Adapting Language Models (SEAL)》 | arXiv 2506.10943 (6 月 12 日) | 首次展示 LLM 无需外部监督即可“自举”生成微调数据并更新权重，朝终身学习迈出关键一步。 | 上线一周 GitHub⭐破 2k，Wired 专文报道 (arxiv.org, wired.com) |
| 10 | 《SAM 2: Segment Anything in Images and Videos》 | ICLR 2025 Honorable Mention | 将 Segment Anything 扩展到流式视频，构建最大规模交互式分割数据集并显著提速 6×。 | 产业界快速集成至视觉标注与 VLM 预训练管线 (media.iclr.cc) |
使用建议
- 快速扫读：先看摘要与图 1，把握方法要点与实验设置。
- 结合代码：10 篇中有 7 篇已开源，实现细节与复现脚本极具参考价值。
- 多维指标：留意论文附带的 GitHub stars、Papers with Code 领跑榜 或 Chatbot Arena 排名，可快速判断业界接受度。
- 关注后续讨论：顶会 Slack / Discord、OpenReview 评论、推特(X) 讨论常会揭示局限或改进方向。
以上排名综合了获奖情况、引用增速、社区热度与媒体报道，供研究选题与技术跟进时参考；如需更细分子领域（例如 RL、AI4Science）名单，欢迎再告诉我！