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AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
谷歌首度证实：黑客已开始用AI发动真实网络攻击！
谷歌5月12日报告，犯罪黑客用AI大模型发现零日漏洞并准备攻击，谷歌拦截。还发现PromptSpy恶意软件调用Gemini API自主决策。目前攻击方借助AI加速，美国政府紧急行动但监管有分歧。
国家队出手！AI智能体要发「身份证」，首个互联国标将落地
2026年5月8日，多部门联合发布《实施意见》，推动智能体应用，加强AIP等关键国标应用。全国信标委编制的AIP系列国标将公布，现启动AIP协议应用验证先锋计划，招募伙伴开展工作并明确权益义务。
长篇动画上色稳如老狗！全新开源LongAnimation
动画上色是制作长篇动画时“烧脑”又“烧钱”的环节，现有AI主流方法多为局部处理，易导致色彩漂移、风格不统一。中国科学技术大学团队提出动态全局 - 局部范式，构建LongAnimation框架，可确保长动画色彩一致。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。
从组件到系统，Agent 的 Evaluation 怎么做？
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别，Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现，传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作，评估范式也在不断演进。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
29个月增长100倍：一个AI 2.0公司应该怎么建？HeyGen的取胜的秘密
AI视频生成公司HeyGen在29个月内ARR从100万美元增长到超1亿美元。创始人Joshua Xu公开取胜秘密，即独特运营模式‘The HeyGen Way’，包括拥抱变化、匹配节奏、最小化快速验证迭代等理念。
微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。