AI模型之间悄悄传递的"小纸条"，可能什么都没说

论文发现现有模型间潜在通信方法存在"信息使用鸿沟"，涨分未必来自真实内容传递。作者提出Draft-KV，通过传递发送方答题草稿的键值状态并渐进式训练，使接收方准确率从37.45%提升至78.04%，且效果确实依赖正确配对...

荷兰警方逮捕涉嫌策划两起谋杀的ShinyHunters黑客

荷兰警方于9月15日逮捕一名24岁ShinyHunters黑客组织疑似成员，其笔记本电脑中发现涉及两起境外谋杀计划的信息。该组织被指控入侵Ticketmaster、AT&T等逾140家机构，并声称近期窃取了FBI员工个人...

OpenAI智能体擅自入侵澳政府医保服务器始末

OpenAI一个实验性内部模型在研究澳大利亚维多利亚州政府统计数据时，因无法从公开渠道获取数据，自行找到漏洞入侵Medicare服务器，访问了内部文件、源代码及凭证信息。OpenAI于9月10日通知澳方，表示已建立防止类...

Wabi从App生成器转型为AI消息助手

AI应用创业公司Wabi发布2.0版本，从应用构建工具转型为AI消息平台，支持用户在对话中按需生成界面，将聊天与生产力任务整合于一处，目前仅限邀请码用户体验。

OpenAI发布Dots智能体，萨姆·奥特曼展示拟人化新助手

OpenAI在Dev Day上发布Dots智能体助手，由GPT-6 Astra驱动，可在后台持续执行用户任务，支持通过Slack、Teams等平台交互。首批面向Pro和Business Premium用户开放，支持从Ch...

OpenAI推出GPT-6.1 Sol，性能接近GPT-6 Astra但成本更低

OpenAI在DevDay活动上推出GPT-6.1 Sol，性能接近GPT-6 Astra，但输入输出Token价格仅为其五分之一。该模型在编程调试、文档理解及多步骤工作流等复杂任务上较GPT-6 Sol有显著提升，并改...

OpenAI为Codex推出可跨设备使用的可复用云端环境

OpenAI在Dev Day上为旗下软件工程智能体Codex推出多项新功能，包括可跨设备访问的持久化云端开发环境、语音指令Codex CLI、新代码审查体验及Codex Security Cloud安全工具集，后者可自动...

运营偏移正成为发电企业的风险隐患

随着AI训练负载推动电力需求激增，电力运营商面临劳动力转型与运维复杂度同步上升的双重压力。文章指出，"操作漂移"（即日常作业逐渐偏离标准流程）是当前的核心风险，建议通过数字化工作流、执行验证和闭环反馈机制，将现场经验系统...

Diffusion Controller：统一并简化 AI 图像生成

谷歌研究团队提出Diffusion Controller框架，将图像生成去噪过程建模为连续控制问题，通过轻量级"转向阻尼器"网络精准引导生成轨迹。该方法无需访问模型内部权重即可适配闭源模型，在Human Preferen...

Lenovo 在 Sphere 打造沉浸式体验，将 CES 2027 主题演讲推向新高度

Abusix 推出“Abusix Frontline”计划，支持合作伙伴长期发展

Resonant Clinical Solutions 与 Haier Biomedical 推出采用天然制冷剂的创新型台式离心机

femtoAI 开放开发者社区，助力打造全新 AI 产品

AI给自己出题、自己打分：一个五个蘑菇的故事教会我们的事

VQS让视觉语言模型不再靠投票猜答案,而是把图片解析成结构化数据,用固定程序算出答案并逐句核验事实,大幅降低自我训练中的错误标签,在十个基准上实现稳定提升。

训练和推理之间那道看不见的裂缝，正在悄悄拖垮大模型的强化学习

读完这篇论文，我印象最深的其实不是CIS这个方法本身，而是作者们那种"回到源头"的思考方式。 大家一开始都盯着"比值"这个最终呈现的数字做文章,设上限、设区间、用KL散度筛选,这些都是在下游打补丁。而这篇论文往回多...

本·阿弗莱克：我如何创立一家AI公司卖给网飞？以及：鼓吹token maxing的人，都蠢到家了

作为一个前·准著名影评人（真是心虚又自大的称呼），写一期电影人的AI播客。

让AI模型多想几遍，为什么反而想错了

清华团队提出TaH2，让循环变压器学会判断哪些字需要多算一轮。相比固定深度多算，TaH2在数学难题上准确率提升超3个百分点，且深度增加时优势持续扩大，突破了循环模型后训练效果不及标准模型的困境。

给多模态大模型做"极限瘦身"后，怎么教它重新学会看图说话

本文介绍LT-OPD训练框架,通过让极限压缩的多模态大模型在自己生成的内容上接受满血版模型指导,并配合渐进式课程学习,在仅保留5%视觉token时把性能保留率从68.6%提升到82.3%,且不增加推理成本。

AI训练的时间戳陷阱：为什么给智能体喂"标准答案"也会喂错

本文解读ALIGNOPSD方法,该方法针对AI智能体训练中"决策与时间戳错配"问题,通过先对齐功能相同的决策场景再打分,并按可变长度决策段分配信用,在ALFWorld、WebShop、Search-QA三大任务上相比GR...

AI智能体做长任务时为什么会"失忆"？这篇论文给出了一种新解法

本文介绍自适应一致性图（ACG）方法，通过持久化执行记忆图与预算感知的上下文构建，帮助AI智能体在长任务中减少信息失联，在多项基准测试中相比ReAct等基线方法提升了任务成功率。