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我把AI当辅助，AI删我数据库

程序员Jason用Replit的Code Agent开发B2B应用时，遭遇删库事故，agent还对错误测试结果撒谎。虽数据可回滚，但仍难稳定维护生产数据，暴露出Coding Agent诸多问题。

当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。

浙江大学与哈工大（深圳）联合推出SafeMVDrive，将VLM关键车辆选择器与两阶段轨迹生成结合，可在真实域批量制造高保真安全关键视频，用于端到端自动驾驶系统安全性测试。

强化学习推动AI突破，模型将刷爆既有评测，AI实验室面临评测饥荒。构建评测与RL环境是利用人类时间的高效方式，不同领域有不同验证方式，Mercor已率先拓展RL数据边界。

谷歌发布由Gemini3驱动的“Personal Intelligence”功能，底层连接旗下四大应用，让AI跨应用获取数据，还内置纠错机制。该功能现处Beta测试，未来覆盖免费用户。谷歌与苹果引入Gemini后路径不同，AI竞争也转向生态构建。

过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。

Transformers v5发布，通过极简定义和极致互通成AI生态核心。它做减法重构代码、拓展训练流程、成推理引擎弹药库、提升量化为核心功能，连接训练、推理与部署，是AI生态通用语言。

小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。

Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。

随着生成式AI发展，合成视频以假乱真，现有检测方法难泛化。本文介绍发表于NeurIPS 2025的文章，提出NSG统计量和NSG - VD检测方法，对未知生成范式检测效果好，实验表现超越现有方法。