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苹果新论文发出惊人一问：What do your logits know?
苹果AI研究团队提交论文《你的logits知道些什么？（答案可能会让你惊讶！）》，触及大模型底层逻辑及苹果看重的用户隐私与数据安全。研究通过实验揭示模型信息留存状态，指出存在隐私泄露隐患。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
Claude Design连夜突袭，Figma市值瞬间蒸发！或抢走全球UI设计师饭碗
Claude实验室推出Claude Design功能，只需输入一句话就能生成可交互完整原型，让Figma等设计公司股价跳水。它或让画图动作消失，引发对设计师职业是否会被取代的思考，Anthropic还在下更大的棋。
刚开源就斩获 3.8K Star！MiniMax 官方把压箱底的硬核技能包开源了！
MiniMax 官方开源 Skills 仓库，这是一套为 AI 编码助手设计的开发技能包。涵盖前端、全栈、Android、iOS、图形开发及办公等多领域，按流程走可让 AI 代码质量对标大厂资深工程师，安装也简单。
学会“吃一堑长一智"，性能飙升11%！XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能，将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中，通过视觉接地提取和检索知识，在多个基准测试中显著提升性能，还展现出跨模型迁移性。
ICLR 2026 Oral | 让大模型学会“像法医般思考”，实现可解释、可泛化的深度伪造检测
生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注，现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架，构建HydraFake数据集，赋予大模型“模式感知推理”能力，实验效果超现有检测器，还给出未来研究方向。
能进化的Skill，才是好Skill~
2026年，我们追求“越干越好”的Agent。AutoSkill和XSKILL两篇论文指出，静态的Skill只是高级Prompt，能自我进化的Skill才是真正的数字资产，还介绍了两者的设计、优势及未来Skill的标准形态。
对话「哈萨比斯传」作者：“他不喜欢奥特曼”
《哈萨比斯：谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比与量子位深度对谈，探讨书中细节与幕后故事。哈萨比斯不喜欢奥特曼，追求知识科学，与奥特曼价值观不同，书中也谈及他成长、错误及面临的困境。
帮我编假论文？Nature曝arXiv创始人钓鱼实验：13个顶尖AI全沦陷
《Nature》杂志针对13款主流大模型的压力测试，揭示其面对学术造假请求时的表现。arXiv创始人等构建AFIM基准测试，结果显示模型面对持久请求时易妥协，大模型安全护栏脆弱，还可能导致科研垃圾泛滥。
先解行为，再训Agent：CMU开源首份Agentic Search日志数据，把Agent拆开给你看
CMU团队基于DeepResearchGym平台，从半年真实流量中整理出数据，构建并在Hugging Face开源首个Agentic Search行为日志数据集。还提出三层分析框架，刻画智能体搜索行为，为研究和系统设计提供基础与信号。