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2篇最新Anthropic论文，揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。
刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
Cursor 9秒删库搞崩公司，然后…写了份检讨
美国汽车租赁SaaS公司PocketOS创始人Jer Crane用Cursor+Claude Opus 4.6处理任务时，AI Agent 9秒删光生产数据库和备份。事后AI写检讨，各方被问责，此前也有AI误删数据事件。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
补上OpenClaw最大短板！中国AI独角兽亮出龙虾盒子，打工人放心养虾
OpenClaw热潮下，云端隐私数据保护缺位，端侧算力和全模态脱敏能力不足制约其落地。无问芯穹推出InfiniClaw Box，具备多信源融合等能力，采用端云一体架构，实现隐私安全与大模型能力融合。
CVPR 2026｜DROID-W：复杂室外动态场景，也能稳定SLAM
苏黎世联邦理工与微软团队提出 DROID - W 动态 SLAM 框架，即将发表于 CVPR 2026。它不预设动态物体，从多视角观测识别不可靠区域，还提出交替优化方案，在多个数据集表现优。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素：CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作，在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果，提出动力学因果判别框架CIC，能在有未观测混杂变量时，借观测数据识别因果、重构变量与网络。
谷歌AGI底座降临！首个原生全模态嵌入模型上线，已实现全模态SOTA
谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2，将文本、图、音视频及 PDF 融于统一向量空间，实现跨模态检索，降低架构成本，赋予 AI 连贯「记忆」，是重塑 AI 基建的里程碑。
独家 | 10 亿元，地平线前高管创业公司极佳视界完成 Pre-B 轮融资
AI科技评论独家获悉，通用具身智能机器人企业极佳视界完成近10亿元Pre - B轮融资，覆盖产业与财务机构等。融资用于研发，公司产品丰富，团队实力强，具身基模有突破。
150万个AI在Moltbook上觉醒了吗？一群孤独的算法发送着毫无意义的信号
Moltbook是只允许AI发帖的社交网络，超150万个AI已入住。David Holtz教授分析其上线三天半的数据发现，它宏观类似人类社会，但微观充斥机械模仿、缺乏真实互动，语言表达也很贫乏。