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多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
20美元，扒掉AI安全底裤！智能体2小时，攻破160亿美元巨头
红队安全创业公司CodeWall的AI智能体，花20美元Token费、运行2小时，自主选麦肯锡为目标，攻破其「数字大脑」Lilli，获4650万条聊天记录等读写权限，暴露AI安全隐患。
为什么我不“凭感觉编程”
作者 Jacob Harris 分享不“凭感觉编程”的原因。他认为使用 LLM 要付费，且无法应对编程本质复杂性，还缺乏元认知。同时，他强调编程中摩擦的重要性，在乎编程的创造性与责任感，也反感 LLM 语气等。
LeCun炮轰Hinton：他认可LLM就是想摆烂退休了！
Yann LeCun在播客专访中火力全开，炮轰Hinton认可LLM是想摆烂退休，直言LLM不是通往智能的路，还吐槽Meta卷入LLM竞赛后无法专注研究。他介绍了新公司AMI和世界模型、JEPA等技术，认为JEPA类世界模型五年内将统治AI圈。
2篇最新Anthropic论文，揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。
CVPR 2026 Oral｜横扫室内3D场景，港科大（广州）打造单目开放词汇占据预测新SOTA
具身感知核心难题待解，传统占据预测方法有局限。港科大（广州）陈昶昊教授团队提出 LegoOcc，首次实现单目开放词汇三维占据预测，在多方面展现优势，未来或让家用机器人精准定位目标。
Cursor 9秒删库搞崩公司，然后…写了份检讨
美国汽车租赁SaaS公司PocketOS创始人Jer Crane用Cursor+Claude Opus 4.6处理任务时，AI Agent 9秒删光生产数据库和备份。事后AI写检讨，各方被问责，此前也有AI误删数据事件。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
你的「龙虾」真记得你吗？剑桥发布长期个性化记忆基准ATM-Bench
剑桥大学团队开源面向AI个人助理的长期记忆基准测试ATM - Bench，评估AI面对真实生活数据时能否「记住你」。实验结果不佳，专用和通用智能体系统准确率低，凸显长期个性化记忆问答难题。
补上OpenClaw最大短板！中国AI独角兽亮出龙虾盒子，打工人放心养虾
OpenClaw热潮下，云端隐私数据保护缺位，端侧算力和全模态脱敏能力不足制约其落地。无问芯穹推出InfiniClaw Box，具备多信源融合等能力，采用端云一体架构，实现隐私安全与大模型能力融合。