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LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
AI们数不清六根手指，这事没那么简单。
作者测试发现Grok4、OpenAI o3等多模态模型都将六指图数成五指，仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉，易受刻板印象影响，在工业等场景或引发严重后果。
Grok 4源代码刚刚泄露！上线倒计时，马斯克xAI估值破1130亿，大模型要变天
xAI再获百亿美元融资，估值飙至1130亿。xAI控制台已有Grok 4和Grok 4 Code源代码流出，计划7月4日后发布。Grok 4智能无与伦比，或打破o3在榜单的领先地位，xAI将成OpenAI等对手。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
谷歌助力神经科学飞跃，破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
Yann LeCun 炮轰 Anthropic CEO！这人“既要又要”：要么太自大、要么不诚实
向来直言不讳的 Yann LeCun 将‘大炮’轰向了 Anthropic CEO Dario Amodei。Yann 认为 Amodei 作为‘AI 末日论者’却研究 AGI，要么学术不诚实，要么有优越感。而 Amodei 反对《HR1》法案，既肯定 AI 前景，也指出其社会风险。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等：多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。
叫板 OpenAI Sora？Manus 推出文生视频服务，计划向所有用户开放
近日，Manus AI 推出文本转视频生成服务，支持单条提示完成视频制作，目前供部分订阅用户抢先体验，计划向所有用户开放，对标 OpenAI Sora 等竞品。其母公司获投资，还与微软合作，系统有独特优势。