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ACL 2026 | 别轻易给AI发「~」,它可能会删掉你的整个主目录
西安交通大学等校团队揭示大模型表情符号语义混淆安全漏洞,用自动化框架测试主流大模型,平均混淆率38.6%,多数混淆响应会“静默失败”,超半数达高危害级别。
阿里吴泳铭:千问将训练 5-10 万亿参数规模的新模型
本文整理阿里CEO吴泳铭在2026杭州云栖大会的演讲,提出机器将成为思考主力,智能将成为规模化商品,公布阿里AI三大基石最新进展与目标
当我把 AI 变成一个"算法":Skill 工程化设计的心路历程
作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点,引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理,还设计了 Workflow 串联工具,实现自动扩展和无缝互转,最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。
Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM,在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,支持 29 种语言,能高效处理问答等任务,对硬件需求低。
思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
Karpathy实测Opus 5:读一段《魔戒》,10美元直出中土世界!
Andrej Karpathy 用 Opus 5 结合《指环王》开篇文字,花约 10 美元让其渲染 3D 游戏。Opus 5 两小时写出 5500 行代码生成 3D 世界,虽粗糙但证明 AI 强大。不过,LLM 无法高效审查自己工作,这是弱点。
6 个关键维度:如何把 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台。
文章探讨如何将 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台,从多租户与共享、安全管控、企业应用集成等六个维度进行系统化设计,给出不同场景适用模式及管控思路,助力其在企业安全、高效运行。
开源仅一周,鹅厂文生图大模型强势登顶,击败谷歌Nano-Banana
腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0,开源仅一周就在国际权威评测榜单 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等,位列文生图综合和开源榜单第一。实测表现出色,技术上也有诸多创新。