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AI越会思考，越容易被骗？「思维链劫持」攻击成功率超过90%
独立研究者Jianli Zhao等人新研究发现，思维链劫持攻击通过在有害请求前填充无害解谜推理序列，能对推理模型实现越狱攻击。在HarmBench基准上，对多模型攻击成功率超90%，揭示思维链推理存在新安全漏洞。
不换GPU，性能飙升2.8倍！英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日，英伟达官网披露，基于Blackwell架构的推理软件栈升级，让混合专家模型（MoE）推理效率迎「阶跃式」突破，单GPU吞吐飙升2.8倍，显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力，还进行多项优化。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
边画边想！多模态Reasoning迎来巨大提升！
论文指出文本无法精准表达空间关系，现有视觉语言模型（LVLM）在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理，经三阶段训练，在五大空间推理测试中表现出色，还开源资源，有望带来机器认知升维。
第一章：AI 技术前沿全景
文章聚焦AI Agent技术前沿，阐述大语言模型三次能力跃迁，从涌现能力到对齐指令遵循，再到推理与行动。还提及Scaling Law变化，推理时计算扩展更划算，介绍代表性推理方案及多模态融合，指出Agent打破传统对话AI局限。
Agent从一问一答到自主执行面临哪些挑战？
随着AI发展，Agent正从答疑助手走向自动执行任务的数字人，定时调度是其走向自主运行的关键。开源Agent定时任务存在无高可用、运维成本高、权限管理弱等痛点，阿里云MSE AI任务调度有高可用、统一管理等优势，现免费公测。
终于开源升级OmniGen2，统一多模态图像生成模型，真的惊艳。
OmniGen2是强大的开源统一多模态图像生成模型，针对文本和图像模态构建独立解码路径，运用未共享参数。新架构提升处理效率和质量，在图像编辑等任务表现出色，还有多技术特点。
让思考更准更长！强化学习新算法FIPO来了
阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。
首篇WebAgents综述：大模型赋能AI Agent，实现下一代Web自动化
互联网任务重复繁琐，香港理工大学研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结WebAgents代表性方法，梳理研究进展。WebAgents能根据用户指令完成网页任务，其发展预示人机关系新纪元。
DeepSeek|从零构建轻量级vLLM：Nano-vLLM，吞吐量逼近原版，代码仅需1200行
开源的vLLM能提升LLM推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek AI俞星凯从零构建轻量级Nano - vLLM，代码仅1200行。它有离线推理等功能，基准测试显示吞吐量逼近原版。