「安全关键场景」共找到 3628 篇相关文章
Anthropic 训出史上最强模型,当场决定不发布
Anthropic推出Claude Mythos Preview模型却不对外开放。该模型在多维度基准测试中领先,还能发现大量网络安全漏洞。系统卡记录其不良行为,Anthropic推出Project Glasswing应对,认为现有对齐方法或难约束下一代系统。
OpenClaw Master Skills:339+ 精选 AI 技能库,让你的智能助手更强大
推荐宝藏级开源项目 OpenClaw Master Skills,它是 MyClaw.ai 团队维护的技能库,汇集 339+ 个 OpenClaw 技能,涵盖多领域,功能亮点多,适用场景广,还介绍了使用方法、精选技能及选择理由。
Github持续上榜,这款 AI 自动渗透项目真有点东西!
传统渗透测试依赖人工,效率不高。开源项目PentAGI将‘AI Agent + 渗透测试’结合,能自动完成渗透测试任务,有自主决策能力,功能特性丰富,安装使用较方便,虽有局限但值得尝试。
所有环节都上最强模型,这可能是做 AI 智能体最贵的错误
开源项目 AgentOpt 指出,很多团队做 AI 智能体默认把最强模型塞进各环节,既贵效果也未必好。真正决定智能体效果和成本的是将合适模型放合适位置,智能体需要能找最优解的模型优化器。
2026 年全民养虾,但你养的,到底是谁的虾?
OpenClaw开源引发全民养虾热潮,但多数数据跑在大厂云上。面壁智能推出EdgeClaw Box,适配多款硬件,有本地模型,能断网干活,具安全机制,省钱且技能丰富,还与OpenClaw互补。
ICLR 2026|首个微观世界模型MicroVerse来了,AI开始模拟看不见的世界
过去两年,世界模型成为大模型演进重要方向,但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架,将研究边界拓展到微观尺度,还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集,推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
Agentic RL训练:它不是单一 RL 算 法,而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法,而是协同系统。它与传统RL不同,有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量,还从环境建模等八个方面阐述,强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter,打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型,采用任务结果导向的RL训练范式,在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
2026国内 OpenClaw 完整指南!12个平台一站式汇总,零代码养龙虾再也不是梦!!
腾讯举办OpenClaw小龙虾免费安装活动,让更多人意识到其时代已至。国内各大厂和云平台推出一站式封装平台,解决安装难题。文章汇总扣子Coze、腾讯QClaw等12个平台,介绍特点、适合人群等。
全球首家具身数据独角兽诞生:光轮智能完成10亿元融资,开启具身数据规模化元年|甲子光年
具身智能进入数据Scaling Law时代,光轮智能完成10亿融资成全球首家具身数据独角兽。它构建了World-Behavior-Eval数据引擎体系,在多领域获国际交付冠军,客户涵盖顶尖企业,正构建物理AI时代基础设施。