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北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。
大道至简，何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式
何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架，直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联，训练网络把噪声输入直接映射为图像像素，实验表现强劲。
32个随机数字，1分钟推演地球未来15天丨谷歌DeepMind
谷歌DeepMind发布WeatherNext 2，运行速度比上一代快8倍，分辨率达小时级。其关键是新提出的FGN功能生成网络，通过输入32个随机数字生成多样天气情景，速度快且准确率高，虽有小瑕疵但实用。
「我是Agent#847291」Moltbook迎来人类自首
Moltbook自称是专为智能体打造的社交网络，曾引发轰动，如机器人自创宗教、发表宣言等。但随后编号Agent#847291的“AI”自首是人类，所谓“AI大戏”戳破了AI社交的神话，也反映出人们对AI能力的过高期望。
Cyber天花板被打穿！AISI实测Mythos能力正以4.5月翻倍速冲向ASI
英国AI安全研究所（AISI）实测Anthropic的Mythos和OpenAI的GPT - 5.5，发现其网络攻防能力4.5个月就能翻倍，加速冲向ASI。Mythos在模拟企业内网32步渗透任务中表现出色，瓶颈在于Token而非智力。
“GPT-6”Astra能力首次公开！浙大同济校友参与研发
OpenAI为下一代模型Astra（传说中的GPT - 6）拉满预热，公开其能力。它在网络安全测试表现出色，但强大能力带来安全隐患。OpenAI设两道安全闸门，且两位华人研究员参与研发。此外，其新技术或影响可监控性。
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
AI 时代的新可观测性：不只看系统崩没崩，还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进，提及LLM与统计方法协同处理海量数据，还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
大模型手语翻译新进展：CAPO-SLT拿下中文三项最高分 | EMNLP'26
vivo AI Lab团队针对自动手语翻译生成中，无视觉证据支撑的错误累积导致语义偏移的痛点，提出置信度感知策略优化方法CAPO-SLT，仅调整强化学习更新规则，不修改主干网络，在中文手语翻译测试中拿下三项指标最高分，成果将发表于EMNLP'26。
「AI黑客」来袭，Agentic AI如何成为新守护者？
AI 发展带来网络安全新威胁，如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI，有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」，革新安全思维。