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锁定角色，「多主体」也可控！个性化文生图，给你PS般交互体验

LayerComposer革新个性化图像生成，能让用户如在Photoshop般操控元素位置、大小，解决传统方法交互性与多主体扩展难题。它有分层画布、锁定机制、模型–数据共设计三大特点，实验表现出色，未来将促进人机协同创作。

华南理工大学计算机学院AI安全团队联合国际高校，聚焦联邦学习中防范恶意投毒攻击。提出FedID和Scope两种创新防御方法，前者用多种度量标准和动态加权检测恶意梯度，后者通过逐维归一化等揭示后门维度，均有良好效果。

DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。

伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。

北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。

文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。

在AI热词不断涌现的时代，斯坦福大学等机构研究将长上下文、状态空间模型、扩散模型等结合，创造全新「视频世界模型」。它用状态空间模型实现长期记忆，还设置局部注意力机制，训练和推理表现出色。

Sakana AI 推出新型 AI 模型 CTM，重新引入「时间」和「神经元动态」到 AI 计算核心。它有诸多创新，在迷宫探索、图像识别等任务表现出色，虽有训练慢等不足，但为 AI 向生物智能迈进提供新思路。

本文指出Azure AI有安全漏洞，攻击者可利用漏洞绕过内容安全机制。介绍了重现步骤，阐述字符注入与对抗性机器学习规避两种攻击技巧，展示攻击效果，还提及微软已部署缓解措施并给出安全建议。

清华大学吕帅团队提出FloorPlan-LLaMa模型，采用自回归生成架构与RLHF机制，解决传统平面图自动生成模型‘指标优秀但实际不可用’痛点，提升生成式平面图设计质量与实用价值。该论文被ACL录用获领域主席奖。