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AI安全的过去与未来：从大模型到智能体 | 预约
业界提升前沿AI模型和智能体安全性，常用安全评测和‘安全对齐’技术，但未真正解决风险。本次分享将介绍‘内生安全’探索成果，还公布了相关论文信息，刘东瑞等嘉宾将参与。
智能投顾的大模型应用，为什么选择了“大小模型协同”？
大模型时代，金融智能投顾落地是技术与业务安全的双重挑战。北银金科高级算法专家尹辰轩表示采用“大小模型协同”架构，能在性能、准确性与合规间找平衡，还阐述了架构亮点、问题解决办法等。
NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，它还得学会「听」| ECCV 2026
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享，针对机器人训练数据采集壁垒高的问题，介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
湾大北交大开源 CutClaw，自动踩点音乐的 AI 智能视频剪辑师！
大湾区大学GVC实验室和北京交通大学团队开源CutClaw，它是模拟专业后期流程的多智能体系统，能实现音乐驱动剪辑，按文字指令自动剪辑，适配多平台，还可解构素材。操作简单，支持多模型。
国产MiroMind智能体框架，登顶全球预测未来大模型榜单
国产MiroMind公司在全球首个动态实时预测基准FutureX上夺冠，老板是陈天桥。其开源的MiroFlow v0.2智能体框架优势明显，能升级大模型能力，且成本低、可复现。MiroMind在预测赛道领先。
全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越ReAct，性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题，虽成本增加，但在关键任务表现出色，潜力巨大。
复旦上线音视频模型新裁判：一万组数据对齐人类审美
现有音视频生成领域的奖励模型多依赖局部指标打分，不符合人类整体审美感受，易让模型“刷高分”却未真正提升生成质量。复旦大学团队推出VA-Judger，基于一万组人类偏好数据训练，可从整体维度判断生成质量，对齐人类审美。
构建会思考的测试Agent：从自动化到自主智能的演进
文章介绍面向企业级软件测试的质量数字人系统，结合大语言模型等实现从传统到自主智能测试跨越。分析专有云测试困境，指出通用AI Agent平台局限，阐述系统设计、能力及架构，展示应用成果并展望扩展场景与未来计划。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年，维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作，推出Wikimedia Enterprise计划，允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持，AI公司也需其数据训练模型。
以AI革新研发：从数字协同到智能工艺的全链路升级
文章介绍“数字化大研发体系”，Geega捷做设计研发协同平台从三维度重塑研发管理，解决五大问题；Geega工艺专家数智引擎系统让工艺环节智能化跃升，该体系能带来立体价值，提升企业效率。