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DeepSeek陈德里开发自动研究Skill，写一篇论文人类只动脑2小时
DeepSeek研究员陈德里用自己开发的技能DeliAutoResearch等完成研究综述论文。论文提出自动研究智能体L1–L5自主度分类体系，对比四大架构模式，分析17个主流系统，还提出六大开放问题。
AI根本守不住秘密！不依靠大模型的输出过滤才是铜墙铁壁
开发者常把秘密放系统提示词，以为安全。Swept AI和密西根大学团队测试发现，攻击者不断尝试，AI会泄露秘密。多种依赖大模型的防御方案失败，只有输出过滤能零泄露。
告别“音画割裂”与“人物崩坏”！AutoMV：首个听懂歌词、卡准节拍的开源全曲级MV生成Agent
现有AI视频生成模型做全曲MV有时长限制、音画割裂和一致性差等问题。AutoMV作为开源多智能体系统，模拟人类影视制作流程，能生成长达数分钟、叙事连贯且音画同步的完整MV。
3 个 Multi-Agent 系统，把 GPTBots 的多智能体协作玩明白了！
文章介绍如何在GPTBots平台玩转多智能体系统，阐述多智能体协作优势、架构及三种协作模式，通过旅游规划、辩论对抗、商业决策三个案例展示协作模式应用，还给出总结与进阶建议。
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
从像素空间走向数据流形：生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26
深度神经网络虽应用广泛，但对对抗样本脆弱，制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作，提出基于一致性模型的对抗净化方法（CMAP），实验表明其在不同场景下鲁棒性强，为对抗防御提供新视角。
拒绝传统 Router“瞎指挥”，多智能体如何实现智能任务分配？
企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”，搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型，它先推理再选 Agent 集合，经多数据集评测表现出色，还提供完整开源范式。
AI批量轰炸苹果bug赏金计划，审核团队已下线
苹果bug赏金计划因AI冲击设冷静期，业余选手用ChatGPT批量找漏洞，让审核团队分身乏术。同时，苹果最强防御系统被AI攻破，不过防御者也能用AI工具，苹果首次在安全修复中致谢AI。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。