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双管齐下：联邦学习防投毒攻击与梯度泄露，华南理工深北莫研究成果登上TMC与IoT
随着联邦学习在物联网系统广泛应用，数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作，提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法，分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题，在多方面实现突破。
StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。
《AI大模型时代老板必修课》
阿里云蒋林泉与钛媒体刘湘明在云栖大会展开《AI大模型时代老板必修课》对谈，围绕企业AI落地多方面关键议题交流。探讨了CIO角色进化、AI业务价值界定、企业战略制定等内容，为决策者提供实践指南。
10万美元一张！美国H-1B暴涨引爆硅谷与学界
9月19日特朗普宣布将H-1B签证单次申请费猛涨至10万美元，美国学界业界一片哗然。高校面临人才短缺、费用负担重问题，科技初创企业或遭灭顶之灾，但也有人认为能筛选顶尖人才。
优步凭借 CacheFront 的改进实现每秒 1.5 亿次的读取操作
优步工程师更新 CacheFront 架构，实现每秒 1.5 亿次读取操作且确保强一致性。解决了旧设计中陈旧数据读取问题，引入新协议和机制，弃用专用 API，还增强监控工具，提高缓存命中率。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
AI 原生设备爆发，操作系统迎来更智慧、更流畅、更安全的范式革命
AI原生设备爆发，传统操作系统面临挑战，将迎来范式革命。vivo蓝河操作系统3（BlueOS 3）全栈自研，具备“天生更智慧、更流畅、更安全”特质，本文以此为例解读操作系统架构重塑。
登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis，采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示，其在视频与激光雷达指标达SOTA水平，还提升了下游感知任务效果。