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利用大模型检测钓鱼邮件:方法，效果及数据集
随着企业安全防范增强，钓鱼邮件成重要攻击手段，大模型检测方法盛行。日本论文详细披露检测方法和实验数据，含解析解码、简化邮件、生成prompt、调用LLM四步，还介绍数据集及评估了四个模型效果。
The Batch: 964 | Claude 亮相另一款 Opus
Anthropic发布Claude Opus 5，这是款视觉 - 语言模型，运行成本低，多任务表现优于Claude Fable 5。它在多项测试中领先，解决了Fable 5的一些问题，但也有易产生幻觉等不足。
爆改！8.1 万 Star LobeHub ，终于让我彻底解放啦！！！！！
LobeHub是开源的Agent工作与生活空间，GitHub约8.1万Star。它将Agent作为工作基本单位，解决了多Agent管理难题，有创建、协作、调度等功能，还介绍了工作流和自托管方法。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。
为 AI 智能体设计记忆机制：揭秘 LinkedIn 的认知记忆智能体
LinkedIn推出认知记忆智能体（CMA），作为生成式AI技术栈一部分，解决大语言模型缺乏状态记忆问题。CMA有三层记忆，集成多种机制，在多智能体系统中作用关键，还将人工校验融入招聘应用。
Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
苹果推出 Ferret-UI Lite：一款用于查看和控制 UI 的端侧 AI 模型
苹果推出 30 亿参数的 Ferret-UI Lite 端侧 AI 模型，可解析屏幕图像、与应用交互。现有 GUI 智能体方法存在建模复杂等问题，Ferret-UI Lite 性能有竞争力，训练采用两阶段流程，还给出应用建议。
Karpathy：20年的编程生涯几周之内被颠覆，80%由AI来写，Claude和Codex跨过某种一致性门槛
OpenAI创始成员Andrej Karpathy分享用Claude编程心得，工作流从80%手动变为80%由AI完成，阐述AI编程优缺点、影响，还对行业未来提出疑问，认为2026年是充满能量的一年。
AAAI 2026结果公布，刷出88887高分！2.3万投稿录用率仅17.6%
AAAI 2026录用结果公布，投稿量达23,680篇创历史新高，录用率仅17.6%。多位研究员论文被录用，如北大顾怿洋、南洋理工加小俊等。同时，Reddit上对此次录用讨论热烈，有人质疑存在‘关系户’现象。