本期《TAI 快报》介绍了五篇 AI 领域的突破性论文，涵盖模型安全、性能预测、模型设计、计算优化和推理增强： 1. Antidistillation Sampling：提出反蒸馏抽样方法，通过 “毒化” 推理轨迹降低模型被蒸馏的风险，保护知识产权，同时维持模型性能。 2. Can Pre-training Indicators Reliably Predict Fine-tuning Outcomes of LLMs?：揭示传统困惑度预测微调性能的局限，提出 Span Corruption 困惑度和 k-s...