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你的AI“体检”了吗？开源AI红队测试平台，一键自查三大风险
AI圈一边是顶尖模型发布，一边是大模型被“越狱”输出有害内容。腾讯朱雀实验室开源A.I.G平台，能模拟真实攻击对AI产品全方位风险扫描，有大模型体检、基础设施漏洞扫描、MCP Server风险检测三大核心能力。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现，其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel，介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术，如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
CVPR 2026新规：强制披露算力成本，高效率、高透明度论文可获三项认可奖
CVPR2026出台‘计算资源报告表（CRF）’试点计划，要求论文作者报告研究中使用的计算资源，提交报告不影响论文接收决策，展示出色计算效率和透明度的论文可获认可奖项。
蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准：CoREB，揭开高分榜背后的三大幻觉，现已接入MTEB
蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB，解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB，收录19个模型×6个任务评测结果，为代码检索模型评估提供新基线。
从 Copilot 到 通用 Agent ： 阿里在 AI Coding 上的应用和挑战
阿里巴巴代码平台负责人向邦宇在 QCon 大会分享阿里智能研发大模型应用与挑战。介绍探索成果，如代码补全、审查等功能；指出面临用户需求理解、领域知识整合等难题；还提及技术进步带来新机遇，促使从 Copilot 向 Agent 转变。
机器人整机是“有限游戏”？对话星海图创始人：具身智能商业化的三个阶段，终点是卖Token
星海图CEO高继扬等提出具身智能三重跃迁，发布新模型并开源，首秀自研机器人。公司从整机起步，联合建数据公司，规划数据量。其商业模式分三阶段，认为中国具身基础模型能力有望超美。
上周做了场内部分享，关于我做AI这三年来总结的内容创作方法论。
作者分享做AI内容创作三年总结的方法论，指出做内容本质是讲故事，介绍获取信息、找角度、创作三步法，还给出公众号数据运营指标，认为做内容需长期练习，有成就感在于让读者感世界有变化。
是的，LeCun要向28岁的Alexandr Wang汇报！这是Meta新AI团队的一些独家内部消息
Meta强势挖人组建新AI研究部门MSL，引发诸多关注与猜测。Meta员工出面澄清一些说法，还透露人员调动信息，如Yann LeCun向Alexandr Wang汇报。此外，Meta内部面临动荡，有员工抱怨改革侵蚀公司文化，阻碍AI发展。
腾讯开源三大具身基座模型，首席科学家张正友详解“三层脑”如何破解机器人反应慢
WAIC 2026 期间，腾讯开源三款具身基座模型。首席科学家张正友称此前用 OpenClaW 调度机器人效果差，后设计 TairosAgent 框架。腾讯将具身智能拆成三层，配合具身智能体和框架构成完整矩阵，还解决语言信息不足等问题，并在工业和养老场景测试。
OpenAI新模型gpt-oss-120b怎么样？三大场景实测首发（对比GLM-4.5-Air）
OpenAI发布新开源模型gpt-oss-120b，时隔6年再推开源权重语言模型，给LLM开源生态增添变数。作者实测它在三大场景的表现，并与GLM-4.5-Air对比，认为其距开源SOTA有距离。