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AI安全得查祖宗三代？Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature，揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明，即使删掉敏感词，隐性信号仍能传递，且代码和推理链也是传染通道，这对AI安全评估提出新挑战。
Claude半个月连崩7次！全球宕机3小时，强制实名精准封号
Claude半个月内7次大规模故障，全球宕机3小时，开发者破防。原因是Anthropic算力储备告急，为自救拟自研芯片。此外，Anthropic还通过改定价、加闸、实名验证等措施控制成本。
Agent 看板门禁：构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例，阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束，强调 Gate First 理念，即先确认可验证状态再推进协作，还提及运行时边界等重要概念。
告别直接生成，文生图进入Agent时代：港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。
DeepSeek 推出快速模式和专家模式
DeepSeek web 端灰度测试快速模式和专家模式，快速模式用于日常会话，专家模式适合复杂任务，但不支持文件上传，上下文仅 128k。目前两模式能力与 v3.2 没差别，或为 v4 做准备。
人民想念DeepSeek
文章探讨AI时代Token相关问题。指出其消耗大、价格贵，存储价格上涨使Token降价缺杠杆，虽模型能力提升、MFU优化可降本，但传导到C端取决于商业考量。还回顾大模型价格战，介绍本地部署及芯片创新方案。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
CL-Bench的故事没有结束，生成式CL-Bench：GENIUS来了
北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。
32k微调处理百万Token：21倍的推理加速，10倍的峰值显存节省，实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构，有双轨并行记忆系统，能恒定内存、线性时间处理文本，在基准测试超主流方法，实现21倍推理加速和10倍显存节省。
xAI员工赢麻了！全员换股SpaceX，AI月烧10亿美元终于有人兜底了
今天凌晨，计划今年 IPO 的 SpaceX 收购 xAI，全股票交易，新公司估值 1.25 万亿美元。马斯克阐明“太空 AI 算力”路线，认为未来两到三年，AI 计算成本最低的地方会在太空，但面临诸多问题。此次合并或是为 IPO 铺路。