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会挖0-day漏洞！凶残版Claude官宣却不让用，微软苹果齐下场“看守”，Anthropic到底在图什么？
Anthropic官宣Mythos Preview，却未将其放给普通人用，而是塞进防御联盟Glasswing。Mythos在漏洞发现和利用上能力超多数人类，Anthropic怕其引发风险，先将它组织进防守体系，还试图占据‘负责任的frontier lab’位置。
自动驾驶优化：从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构，阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术，如何将原始传感器数据转化为安全控制指令，还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
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。
融资千万的 Violoop ，要做中国版的「硬件龙虾」
AI科技公司Violoop创始人何佳霖，想做中国版“硬件龙虾”，让AI 24小时为人类打工。其产品是手掌大小桌面硬件，3月12日完成数千万元融资，将用于产品落地等。团队最初尝试纯软件路线，后因安全等问题转向硬件。
4·18 北京 Elastic AI Tech Day｜搜索基座模型议程（含 Jina 模型与 Reader）
Jina AI 模型迭代加速，Jina Embeddings 到五代目，Reranker v3获最佳论文。4月18日 Elastic AI Tech Day 将举办，Jina 团队将做系统公开技术分享，涵盖搜索AI等多方面内容。
Anthropic说：不要在等下一代模型了，立刻马上做Harness！
文章指出当前优化模型运行环境（Harness）回报率或超等下一代模型。介绍了Harness Engineering的发展，还列举OpenAI、Stripe等公司实践，也提及不同观点，强调Harness是持续演化系统。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素：CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作，在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果，提出动力学因果判别框架CIC，能在有未观测混杂变量时，借观测数据识别因果、重构变量与网络。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
小鹏加速冲向L4终局：对VLA架构「动刀」成关键一环
在辅助驾驶领域，端到端的VLA方法虽有效果，但面临中间层语言难以准确表达物理世界细节的问题。小鹏汽车去掉“语言转译”环节，推出第二代VLA，有跨代级驾驶体验，背后是底层技术架构重构。