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AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
深度拆解：如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ？
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills，它是Anthropic提出的Agent能力注入方式，有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节，最后测试验证其效果和收益。
Google全链路赋能出海：3人团队调度千个智能体，可成独角兽｜MEET2026
在量子位MEET2026大会上，Google Cloud大中华区负责人Dennis Yue称智能体为初创出海注入新内涵。谷歌推一体化方案全链路赋能，还谈到Gemini 3突破、A2A协议及商业模式转变等。
绕过Azure AI 护栏的方法及案例
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。
Nano Banana 2突然现身！能画公式解数学题，监控画面都能伪造
Nano Banana 2代以预览版现身第三方网站，后被移除。其能力远超1代，能处理复杂提示，可生成复杂UI、解数学题甚至伪造监控画面。谷歌正将Nano Banana整合进核心产品生态。
当AI开始设计芯片
英国XMOS芯片设计公司正研发GenAI工具，能用自然语言提示配置Xcore处理器硬件特性。这不仅能重塑芯片设计流程，让不同背景的人参与设计，还推动商业模式从卖硬件转向卖确定性，挖掘芯片“时间价值”。
安全噩梦：Docker 警告 MCP 工具链中存在的风险
Docker 博文警告，基于 MCP 构建的 AI 开发工具引入安全漏洞，如凭证泄露等。MCP 发展迅猛但部分实现有隐患，Docker 分析发现广泛漏洞，还提出强化方法应对风险，其他厂商也有类似担忧。
当大模型陷入幻觉循环，如何用工程化给它“立规矩”？
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”，指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序（HOP）框架，为大模型注入规则，还开源此框架，其在多行业场景应用效果良好。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。