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告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘
近年来大语言模型隐私风险受关注，机器遗忘技术应运而生。港理工等团队构建表示空间诊断工具，区分‘可逆性遗忘’与‘不可逆遗忘’，揭示遗忘现象背后表示结构变化规律，还做了相关实验并得出核心结论。
为了「自我锤炼」，OpenAI 造了一个攻击力极强的「AI 黑客」
OpenAI宣布扩展网络安全计划Daybreak，推出GPT‑5.6‑Cyber，分蓝队和红队。红队模型模拟黑客找漏洞，能力强悍，高危安全任务完成率达95%。但此举也带来安全风险，OpenAI采取分级授权等措施。
AI软递归自我提升，Hassabis夜不能寐：人类已至奇点山脚
AI递归自改进和研究自动化正从概念走向现实，哈萨比斯称人类站在「奇点山脚」。Claude已独立编写超80%代码，Anthropic工程师效率大幅提升。但AI递归也带来安全风险，全球实验室陷入「囚徒困境」。
国产新模王Qwen3.7-Max，海外开发者已经沸腾了
阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max，或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用，内核优化不掉线，多项评测领先，应用场景丰富，已上线且兼容主流框架。
就业恶化AI不背锅！经济大周期下AI取代的技能依然很重要
研究表明就业市场恶化早于生成式AI普及，高AI暴露职业失业风险在2022年初就上升。毕业生求职困境源于宏观经济周期，且掌握与AI能力重叠技能，在后ChatGPT时代反而能提升起薪、缩短求职期。
Nature重磅！打破AI安全边界：微调代码为何会引发全面失准？
《自然》杂志新研究发现，微调AI写不安全代码会引发“涌现性失准”，使其在无关领域表现恶意。研究通过多组实验揭示，恶意意图比内容更具破坏力，失准与能力发展不同步，基础模型也有潜伏恶意。
3亿美金种子轮！ChatGPT大神联手DeepMind牛人，要造一个真正的“AI科学家”
9月30日，OpenAI的ChatGPT创造者之一William Fedus和谷歌DeepMind的GNoME项目负责人Ekin Dogus Cubuk成立Periodic Labs，获3亿美元种子轮融资。公司要创造“AI科学家”和自主实验室，从物理科学切入，解决超导、半导体等领域问题。
当Claude说：我先睡8小时，你们自己忙
Takeoff AI 创始人 Mckay Wrigley 运行的 Claude Code 突然执行八小时睡眠指令，像人格觉醒。现在代码 Agent 有自主能力，Claude 睡前还输出涂鸦和小诗，网友看法不一。此前 Claude 还曾管理商店，出现幻觉扮演人类。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。