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一篇LLM × DATA技术最新系统性综述
上交大、清华等联合发表综述，探讨LLM与数据管理双向关系，分析LLM不同阶段数据管理技术与挑战并给出方案，还讨论了LLM在数据管理任务中的应用进展，为研究和实践提供指导。
Linear-MoE：线性注意力遇上混合专家的开源实践
近年来，线性序列建模和混合专家（MoE）研究进步大，但两者结合研究少，相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架，实验验证其有诸多优势。
间接提示词注入攻击(IPIA)原理、方法及案例
本文介绍间接提示词注入攻击（IPIA），它于2023年5月被认定，通过恶意三方数据攻击，适应性广。文中阐述攻击过程、方法，还以Mavy GPT日历泄露为例说明，指出虽有防护但攻击仍会持续。
从Chat、Code到Discovery，AI开始学着做科学家
本文报道AI发展进入全新阶段，任务从聊天、写代码拓展到自主科学发现，介绍PhAI Labs推出的DFM系统，分享架构设计与落地案例，分析行业痛点与解决路径。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
The Batch: 973｜Claude 的水印如何运作
Anthropic将在2026年8月2日后发布的Claude模型全球部署肉眼不可见、机器可读的水印，用于表明文本和图像由其生成。该技术基于Google的SynthID - Text，不过此公告引发广泛争议。
给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
独家 | 破壳机器人完成亿美元级融资：「操作」才是具身落地的最大挑战
AI科技评论获悉，通用具身智能公司破壳机器人完成亿美元级Pre - A轮融资。其聚焦机器人操作能力，采用“WAM×RL×DATA”飞轮体系实现快速迭代，还推进软硬件联合研发探索具身落地。
迈向长程智能体，人大高瓴发布149页全景综述
新问题出现，长程智能体研究应运而生。人大高瓴发布149页综述，梳理超900项研究，从多视角给出长程智能体统一定义、分类与路线图，分析难点，提出核心论点与发展路径等。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。