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第一名方案公开，代码智能体安全竞赛，普渡大学拿下90%攻击成功率

亚马逊举办代码智能体安全比赛，普渡大学团队 PurCL 作红队以超 90% 攻击成功率夺冠。他们耗时八月、花百万美元开发全过程红队系统并开源，还发现当前 AI 安全研究在复杂领域对齐有挑战。

西湖大学AGI Lab推出Auto - Slides，输入论文PDF可自动生成演示文稿，支持自然语言交互修改。它采用多智能体协作框架，经实验验证优势明显，有望用于学术会议等场景，助力知识传递。

清华教育学院与计算机系联合团队开源多智能体AI课堂OpenMAIC。它能一键生成交互式课程，AI老师语音授课、AI同学互动。经两年真实课堂验证，支持主流大模型，有望成教育版ClawHub。

多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。

西湖大学研究团队提出PiEvo框架，将科学发现重点从“搜索假设”转变为“进化科学原理”，通过不确定性最小化实现原理空间自主扩展。该框架构建双循环优化机制，实验结果显示其核心指标超越SOTA，收敛速度大幅提升。

新加坡国立大学Show Lab团队开源Code2Video，能让代码变高质量教育视频，逻辑是用代码驱动视觉效果。它有智能解析等特性，可解决传统教学视频形式单一等问题，应用场景广泛。

OpenAI首席执行官奥特曼辍学创业，他认为大学对多数人没效果。但OpenAI员工母校排行显示，斯坦福、伯克利、MIT等名校毕业生云集。AI人才竞争激烈，学历虽非关键，但人才是AI行业真正护城河。

OpenAI为ChatGPT上线苏格拉底「学习模式」，针对大学生，以交互式提示、分步解答等功能引导学习，可应对复杂学科难题。一经推出便受网友热捧，有人预言将端掉一波教育类AI。

普林斯顿大学等机构研究发现，大语言模型层级计算序列精确映射人类大脑处理语言的毫秒级时间动态，其与人类大脑理解语言的先后顺序高度一致，为理解大脑和开发神经网络架构开辟途径。

西湖大学吴泰霖课题组联合多方提出“组合生成式多物理场多元件PDE仿真（M2PDE）”，将仿真问题视为生成式概率建模任务。该成果在多任务测试中表现卓越，被ICML 2025接收。