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骂得越狠，ChatGPT回答越准！PSU研究实锤，狂飙84%准确率
宾夕法尼亚州立大学团队研究发现，对ChatGPT越粗鲁，它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集，改写为五种礼貌等级共250个prompt测试，非常粗鲁时准确率达84.8%，非常礼貌为80.8%。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多问题模拟复杂推理场景。结果显示，DeepSeek - R1等模型高压下性能大幅缩水，REST能拉开不同模型差距，还揭示评测方法局限。
Claude 4破解困扰人类4年系统bug，30年码龄程序员200小时没搞定，GPT-4.1/Gemini-2.5也做不到
30年码龄程序员4年没搞定的顽固型‘白鲸bug’，Claude Opus 4配合Code模式，用30个prompt+1次重启，几小时就破解。此前GPT - 4.1等模型都失败，凸显Claude编程与推理能力强。
2.2K Star！21 种手绘风一键调用，这个 GitHub 开源项目把画风漂移治好了！
AI生图领域，画风描述不稳定、换工具后风格漂移是常见痛点，该GitHub开源项目hand-drawn-styles整理了21套经验证的手绘画风提示词配方，工具无关适配各类Agent，可固定风格解决漂移问题，目前已收获2.2K Star。
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日，论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收，它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线，梳理Foundation Model时代机器人操作发展，分析了现存问题及关键缺口。
0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面，现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect（LoD），不依赖攻击样本和手工规则，从模型内部激活学安全模式，实验效果好且代码开源。
启发学习：让大模型认知从外化到内生
当下大模型能力多靠人为框架，能力上限受限。文章提出“启发学习”，将其集成到推理侧成Isaac框架，通过Prompt与网络层注入复用旧经验，实验显示能大幅提升大模型任务性能。
逼AI当山顶洞人！Claude防话痨插件爆火，网友：受够了AI废话
一个叫「caveman」的Claude Code插件在Hacker News爆火，冲破2w星。它核心是条prompt，删掉冠词等废话，号称省75%输出token。但它不压缩模型后台推理token，真实成本节省存疑。
Strix AI驱动的漏洞动态验证能力分析
传统SAST工具只能发现‘可能有问题的代码’，无法确认漏洞是否可被利用，导致高误报率。Strix采用‘静态分析 + 动态验证’的混合模式，先定位可疑点，再对漏洞进行真实攻击验证，显著降低误报率。
告别海量标注！浙大团队提出GUI-RCPO，让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO，这是自我监督强化学习方法，能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想，利用区域一致性自我提升，实验表明该方法有效且有泛化能力。