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火上浇油！Grok在悉尼光明节枪击案上大规模造谣
马斯克的Grok在悉尼光明节枪击案中大规模「翻车」，将救人英雄误认、混淆枪击与气旋等，暴露生成式AI处理实时信息的「幻觉」缺陷，凸显其无价值观、难辨虚实的软肋。
Agent 的 Token 账单怎么省？
AI 行业从生成式能力向 Agent 行动力跃迁，核心矛盾转向推理成本可控性。随着企业将 Agent 编入自动化流水线，Token 消耗受关注，业界开始聚焦以「降本」为核心的技术路线。
AI「偷学」你的数据？6大顶级机构联手提出数据保护4大分级体系
生成式AI普及，数据保护成挑战。来自多机构研究者发布论文，提出全新数据保护分级体系，分为数据不可用、隐私保护、可溯源、可删除四级，还探讨了技术、法规及面临的挑战。
香蕉和GPT Image之外的第3条路：华人15人团队造出AI生图黑马
一支不到15人的华人团队推出AI生图模型Uni-1.1，在Arena.ai榜单冲进全球前三。它将推理和生成融入同一模型，创意可控，价格低，已获阿迪等企业认可，未来将拓展到多模态系统。
刚刚，OpenAI全员放假一周！被Meta高薪连挖8人「偷家」，真麻了
生成式AI竞争激烈，OpenAI却宣布全员放假一周，原因是被Meta高薪连挖8人。OpenAI高管承诺正面交锋，Mark Chen称不会袖手旁观，还鼓励员工留下，公司更专注实现通用人工智能。
评论送书 | 奇点何时到来？AI会成为人类的威胁吗 ？
文章从非线性非平衡多自由度系统研究视角探讨生成式AI发展态势，对‘规模增大引发相变实现奇点’及‘AI成人类威胁’观点存疑，指出人类智能与AI智能有差异，推荐《智能的真相：AI能替代人脑吗？》。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
AI 写代码太快，人类测试跟不上了，Meta 用新方法把 bug 检出率提升 4 倍
Meta 用即时（JiT）测试方法提升软件质量，该方法在代码评审期间动态生成测试，在 AI 辅助开发环境中将缺陷检测能力提升约 4 倍，源于代理式工作流兴起及传统测试套件的局限。