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LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策

论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。

作者测试发现Grok4、OpenAI o3等多模态模型都将六指图数成五指，仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉，易受刻板印象影响，在工业等场景或引发严重后果。

苹果正考虑用第三方AI模型驱动Siri，这是其在AI竞赛中的重大转向。目前苹果多为自研技术，评估外部模型项目已启动，虽未做最终决定，但或借此摆脱AI落后声誉。网友对此看法不一。

香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。

分发Python应用时，环境配置和依赖管理让人头疼。刚开源的Python打包工具PyFuze功能全面，基于cosmopolitan和uv构建，有三种打包模式，兼容GUI应用，跨平台运行，还能一键将项目打包为单个可执行文件。

谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。

何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。

上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。

向来直言不讳的 Yann LeCun 将‘大炮’轰向了 Anthropic CEO Dario Amodei。Yann 认为 Amodei 作为‘AI 末日论者’却研究 AGI，要么学术不诚实，要么有优越感。而 Amodei 反对《HR1》法案，既肯定 AI 前景，也指出其社会风险。

为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。