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让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等：基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子，结合强化学习与气动形状优化，在翼型流动分离问题中表现出色，提升了整体性能。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面，现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect（LoD），不依赖攻击样本和手工规则，从模型内部激活学安全模式，实验效果好且代码开源。
基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。
116页论文教你「蒸馏」Claude、GPT-5.6：AI社区今天炸了
一篇前沿大模型安全漏洞论文引发热议，指出各大模型 API 设计缺陷，可提取隐藏思维链。同一模型家族安全能力不对称，攻击者可利用此漏洞，还介绍了攻击路径、实验及修复建议。
金属探伤微小缺陷：YOLOv11 改进，漏检率从 54% 降低到 19%
工厂质检工作累且易出错，用摄像头加AI检测，需模型在复杂车间环境识别微小缺陷。论文对YOLOv11改进，插入三个即插即用模块，降低漏检率、提升精度，还做了公平实验，公开数据。
不换模型，效果提升104%！上海AI Lab让Harness也能自进化了
上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness引发关注，它针对Agent外层Harness改进。实验显示，在Terminal-Bench-2.0上，不换模型只改Harness，Qwen3.5-35B-A3B等模型效果显著提升。