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ICLR 2026 Oral | 让大模型学会“像法医般思考”,实现可解释、可泛化的深度伪造检测
生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注,现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架,构建HydraFake数据集,赋予大模型“模式感知推理”能力,实验效果超现有检测器,还给出未来研究方向。
智能体安全如何保障?首个企业级AI Agent应用评估标准欢迎共同起草
近期OpenClaw走红,AI智能体从“能理解、能生成”走向“能执行、能协作”,但企业面临智能体上线条件判断难题。智合标准中心组织起草《企业级AI智能体应用效能评估规范》,现公开征集起草单位与起草人。
首次!AI智能体破解「纳什均衡」,大模型学会博弈论|Cell子刊
多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架,能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径,分三模块求解,经经典博弈验证,还在碳市场博弈展现应用潜力。
逆天!Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术,配合强化学习,能在几乎不改变大模型原有结构下,用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色,还探索了参数共享策略和存储精度问题。
把大厂 10 年的职场经验,做成了一个「Coze Skill」—— 扣子 2.0 深度实测
作者实测扣子 2.0,介绍其「技能商店」功能,可将专家方法论封装成技能供调用。通过简历诊断、画架构图、生成 GEO 稿件三个场景展示提效作用,还提及「长期计划」功能,称扣子定位职场 AI,降低使用门槛。
刚刚,DeepSeek 突发梁文峰署名新论文:V4 新架构提前曝光?
今天凌晨,DeepSeek在其GitHub官方仓库开源了新论文与模块Engram。该论文提出“查—算分离”机制,通过引入可扩展的查找记忆结构,在等参数、等算力条件下提升模型表现,代码与论文全文均已开源。
The Batch: 893 | 从预测到执行
2026 年 AI 研究应认识到能预测的模型不等同于能行动的系统。过去十年在被动预测和生成建模成就非凡,但现实任务需系统执行一系列动作。转向长周期任务和目标导向 AI 系统有两大好处。
VLNVerse“宇宙降临”:吴琦团队交出2025具身导航最终答卷
自2018年吴琦团队发表首篇VLN论文后,领域碎片化问题凸显。2025年末其推出全栈平台VLNVerse,涵盖场景生成、物理模拟、任务基准和通用模型,欲打通Real2Sim2Real,推动VLN向Embodied VLN跨越。
阿里干死豆包图疯传,千问:相煎何太急;字节大幅涨薪,传年利润或达500亿刀;印度AI妖股近两年暴涨550倍,仅2名员工|AI周报
这篇 AI 周报涵盖多领域动态。如阿里辟谣千问全员会干死豆包图;周鸿祎遭前高管实名举报财务造假;字节涨薪并推进 AI 手机合作;多家科技公司有新品发布或业务进展等。
全面战胜ReAct!斯坦福全新智能体推理框架,性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP,在长上下文任务中全面超越ReAct,性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题,虽成本增加,但在关键任务表现出色,潜力巨大。