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小米陈龙团队首作:统一具身与自动驾驶的开源模型
小米具身智能团队发布首篇论文,提出统一具身智能与自动驾驶的新模型MiMo-Embodied。该模型在多任务中领先,其四阶段训练框架打通两领域边界,为行业提供新范式。
NTU等联合提出A-MemGuard:为AI记忆上锁,投毒攻击成功率暴降95%
在AI智能体依赖记忆系统的当下,记忆投毒攻击兴起。A-MemGuard作为首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架,通过共识验证和双重记忆结构,解决防御难题,使投毒攻击成功率暴降超95%。
AI 写代码这么强,为什么还是干不掉飞书多维表格?
有人认为 Vibe Coding 太强威胁飞书多维表格地位,使其独立开放。但作者认为这高估了 Vibe Coding 能力,低估了飞书多维表格复杂度与应用场景。现在 AI Coding 水平离生产级产品差距大。
“掩码即武器”,四款扩散LLM全部破防 ? 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出,扩散语言模型(dLLMs)有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架,能让多个dLLMs大概率生成有害内容,还呼吁从多方面加强dLLM安全。
ICCV 2025|UV-CoT:无监督视觉推理新突破,偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用,研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限,本文提出UV - CoT新框架,设计无监督数据生成与偏好优化机制,提升模型能力,摆脱对人工标注依赖。
强化学习的两个「大坑」,终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式,难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架,分别解决推理延迟和动作缺失问题,还可结合使用,对关键领域意义重大。
万字长文图解Qwen2.5-VL实现细节
文章作者今年年初写好,为防盗版一直内部分享,时隔半年因Qwen2.5-VL已渗入MLLM开发各场景而公开。从源码抽图例助理解,涵盖window attention等内容,排版全文见指定链接。
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。
基于文本AI的终结?Agent协作可直接「复制思维」,Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代,多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS,将协作从 token 空间转移到潜在空间,实验显示其性能、效率大幅提升。
如何判断AI视频真假?综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展迅速,现有检测方法难满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」目标,梳理出视觉与语言双视角的四层检测框架,还分析了检测方法演进、评测指标和数据集,为AI视频检测提供落地地图。