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开源安全工具 Trivy 遭供应链攻击，引发行业紧急响应
开源漏洞扫描工具 Trivy 遭供应链攻击，恶意版本 v0.69.4 含外传敏感数据代码，通过正常渠道传播。攻击者利用攻破的凭证操控发布流程，影响或扩大，维护团队已采取措施，引发行业对开源工具信任边界的讨论。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
在失败中进化？UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文，剖析LLM智能体失败机制，提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型，构建错误分析体系、数据集，实验显示该框架效果显著，为AI可靠性提供方案。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了！2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理，性能有下降但有提升空间，还给出使用方法和未来规划。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
200K上下文突破：AI编程新星Augment崛起
AI编程新星Augment以65.4%的SWE - bench评分登顶榜首，估值超128亿美元。它能理解海量代码上下文，支持多环境集成。但新式AI编程工具存在安全风险，如Agent Memory恶意攻击等，文中给出应对建议。
ICLR2026｜东方理工大学、上海交通大学等：GenSR：把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归（SR）目标是从观测数据自动发现数学表达式，但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR，将方程世界重参数化为连续隐空间，用双分支CVAE构造并搜索，实验效果良好。