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所有人在让Agent更强,YC却投了一家靠Agent翻车赚钱的公司。
YC孵化的新公司Mount给AI Agent卖保险。如今企业大量使用Agent,但翻车规模也在扩大。Agent频繁出事或因引入新型债务,工程手段只能降低风险,剩余风险可被保险覆盖。YC CEO有独特比喻。
AI Agent 是长期运行的“风险系统”,如果你还只在防 Prompt Injection,说明已经落后一代了
AI安全公司CyberArk首席软件架构师Niv Rabin团队提出基于“指令检测”与“历史感知校验”的方法,防御大语言模型和AI Agent恶意输入与历史投毒攻击,介绍多种防御机制。
行业新突破:行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型(BFM)在人形机器人全身控制中的应用,梳理进展并分类算法,介绍应用与限制,还探讨未来研究机会与风险,有望引导该领域研究者和从业者。
为何我的 Docker 镜像如此庞大?使用“dive”进行深度剖析以找出臃肿之处
在AI项目里,Docker镜像可能臃肿庞大,影响开发与部署。本文以朴素BERT分类器镜像为例,指出未优化镜像会导致开发慢、CI/CD低效等问题,还介绍用dive工具剖析镜像,找出臃肿之处以优化。
社会奖赏激进的人?真相比你想的更残酷
文章探讨社会是否奖赏激进者。从AI使用场景引出话题,指出心理学上冒险者有优势,但存在幸存者偏差。提出应采用杠铃策略,在不对称风险中果断行动,同时强调并非所有领域都适合激进。
从「说错话」到「干错事」:复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
具身智能正从实验室走向现实世界,却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述,提出‘能力—风险’二象性,梳理各能力层攻击面与风险,还指出研究空白,维护开放资源生态。
别错过,Clawdbot(Moltbot、OpenClaw)爆火之后,我找到啦 700+ 的技能包~~~
awesome-openclaw-skills是VoltAgent在GitHub维护的「OpenClaw Skills精选清单」,收录700+社区构建的OpenClaw技能,按场景分类,方便安装使用。还介绍了安装方法和技能分类。
无需训练,如何提升黑箱VLM?CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来,视觉 - 语言模型(VLMs)改变图像理解范式,但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案,以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题,已被 ICLR 2026 接收。
毕马威:企业对AI Agent智能体试点应用猛增
毕马威2025年一季度AI应用报告显示,企业对AI Agent智能体试点应用猛增,自上季度以来试点企业比例从37%升至65%,在各业务场景广泛探索,但应用中面临员工培训难题,企业也采取了风险缓解措施。
2026 AI Memory最新综述:从理论到实战,一文读懂AI记忆的进化全景
2026年北邮百家AI MemoryOS团队联合华为发表《Survey on AI Memory》,涵盖AI记忆理论基础、分类体系、架构、评估方法与前沿趋势,还提出4W分类法,剖析了发展挑战与未来方向。