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吴恩达来信：开放模型，开放执行框架，开放安全
吴恩达团队用闭源模型做安全审查遇阻，后改用 OpenWorker 框架结合开源权重模型 Kimi K3 和 GLM 5.2 取得进展。他认为开放模型和执行框架能带来更安全系统，开源权重模型舆论战虽胜，但立法层面未胜。
开箱即用、本地安全、多 Agent 协同解决方案！
过去一年，Agent热度高，但企业应用面临算力、安全和部署门槛。5月22日浪潮信息推出元脑智能体工作站Z3，整合大模型本地推理等功能，解决本地多Agent运行问题，降低使用门槛，保障安全。
Cloudflare 通过左移安全实践扩展基础设施即代码
Cloudflare实施基础设施即代码和自动化策略执行，将安全验证前置，消除手动配置错误，在部署前捕捉安全违规。该方案以Terraform等为核心，还解决了采用难题、配置漂移等问题。
Meta这两篇最新Agent Learning论文，有些意思！
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文，从‘如何低成本获得高质量经验’出发，形成技术链，为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图，还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
刚刚，2025哥德尔奖出炉！破解30年难题，十年论文摘桂冠
2025年哥德尔奖揭晓，康奈尔大学副教授Eshan Chattopadhyay与导师David Zuckerman凭借2016年论文《Explicit Two-Source Extractors and Resilient Functions》获奖。论文构造显式双源提取器，解决近三十年难题，还建立伪随机性研究子领域联系。
Agent RL 总是训练崩？UCLA 这篇论文给了救命稻草！
这篇解读UCLA和威斯康星大学麦迪逊分校论文《ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning》的文章指出，Agent RL训练易崩溃，原因在于多轮交互任务带来奖励稀疏等问题。论文建“竞技场”，提出SAMPO算法提升稳定性，还给出从业者建议。
OpenAI 推出 GPT-5 驱动的安全卫士Aardvark：Codex 绝佳搭档
OpenAI推出由GPT - 5驱动的自主安全研究智能体Aardvark，用于软件安全保障。它能持续分析代码仓库，识别并修复漏洞，目前在内部及合作伙伴代码库效果良好，正处私有测试阶段。
警惕！“养龙虾”风险，一键给你的Openclaw做安全体检
OpenClaw在短时间内登顶GitHub开源榜首，国内企业纷纷部署。但它存在安全隐患，如漏洞、隐私风险等。朱雀实验室联合腾讯云EdgeOne推出「OpenClaw安全体检」功能，可自动完成全面体检与风险评估。
清华紧逼谷歌，AI顶会NeurIPS论文数第二！中国占半壁江山
NeurIPS 2025呈现前所未有的撕裂感，清华大学以微弱差距逼近谷歌。中国AI完成从数量堆叠到底层架构创新的「质变」，阿里千问团队获最佳论文奖，中国学者因签证问题有了墨西哥城卫星会场。
翁荔陈丹琦加盟的840亿AI公司，公开第二篇论文
明星创业公司Thinking Machines公开第二篇研究论文，主题为“Modular Manifolds”，通过统一框架约束和优化网络不同层/模块，提升训练稳定性与效率。论文提出模块化流形思路，若应用于大模型，训练效率和稳定性将大幅提升。