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LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频，分析大模型聊天流程与原理，介绍LLM训练步骤，包括预训练、后训练和强化学习，还提及主流特性应用，如文件上传、网络搜索，强调带问题学习的重要性。
十分钟破解加密货币！谷歌在量子计算领域发现了什么？
谷歌提前后量子密码迁移截止日期至2029年，两篇论文从不同层面优化Shor算法，显示量子计算机破解现有密码体系所需资源比预想少。以太坊架构使其面临更广攻击面，比特币也有局部隐患。
你的AI“体检”了吗？开源AI红队测试平台，一键自查三大风险
AI圈一边是顶尖模型发布，一边是大模型被“越狱”输出有害内容。腾讯朱雀实验室开源A.I.G平台，能模拟真实攻击对AI产品全方位风险扫描，有大模型体检、基础设施漏洞扫描、MCP Server风险检测三大核心能力。
独家丨盛大挖角代季峰，筹建新 AGI 公司对标 DeepSeek
AI 科技评论独家消息，盛大网络挖角清华副教授代季峰筹备新 AGI 公司，对标 DeepSeek，正招募核心团队。代季峰学术成果颇丰，项目或融合脑科学与 AI 架构，“旧互联网 + 学术”组合有挑战也值得期待。
告别Transformer！北大、北邮、华为开源纯卷积DiC：3x3卷积实现SOTA性能，比DiT快5倍！
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC，抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT，推理速度快 5 倍，证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。
具身智能威胁分析的分层方法和全景图
文章指出具身人工智能应用广泛，安全需求迫切，但现有研究鲜少涉及具身化场景。复旦大学等组织分析400多篇论文，提出具身智能威胁分析全景，介绍各层攻击方法、危害及防护措施。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
RSI离我们有多远？这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。