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利用大模型检测钓鱼邮件:方法，效果及数据集
随着企业安全防范增强，钓鱼邮件成重要攻击手段，大模型检测方法盛行。日本论文详细披露检测方法和实验数据，含解析解码、简化邮件、生成prompt、调用LLM四步，还介绍数据集及评估了四个模型效果。
DeepMind 提出 CaMeL，抵御 LLM 提示词注入
谷歌DeepMind研究人员提出CaMeL，作为围绕LLM的防御层，通过提取查询中的控制流和数据流阻止恶意输入，能在AgentDojo基准测试中抵御67%攻击，采用传统软件安全原则。
具身智能本体的重要性和技术差距，可能被大大低估了
目前，具身智能发展的讨论多聚焦模型和数据，而本体易被忽视。灵御智能凭借高性能本体在‘申智杯’夺冠，其灵御TA2机器人受关注。文章从多维度剖析本体重要性，并介绍了灵御TA2的优势。
The Batch: 964 | Claude 亮相另一款 Opus
Anthropic发布Claude Opus 5，这是款视觉 - 语言模型，运行成本低，多任务表现优于Claude Fable 5。它在多项测试中领先，解决了Fable 5的一些问题，但也有易产生幻觉等不足。
VLA动作预测必须经过LLM吗？TurboVLA仅0.2B参数，RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来，VLA模型成通用机器人控制重要路线，但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA，绕开大语言模型，形成V+L→A路径，降低成本，保持操作能力。
爆改！8.1 万 Star LobeHub ，终于让我彻底解放啦！！！！！
LobeHub是开源的Agent工作与生活空间，GitHub约8.1万Star。它将Agent作为工作基本单位，解决了多Agent管理难题，有创建、协作、调度等功能，还介绍了工作流和自托管方法。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。
为 AI 智能体设计记忆机制：揭秘 LinkedIn 的认知记忆智能体
LinkedIn推出认知记忆智能体（CMA），作为生成式AI技术栈一部分，解决大语言模型缺乏状态记忆问题。CMA有三层记忆，集成多种机制，在多智能体系统中作用关键，还将人工校验融入招聘应用。
Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。