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用得越多、失业越快？GitHub 大改 Copilot 规则：默认拿个人代码训练 AI，还搬出 Anthropic 挡枪！
当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练改进AI模型，但用户可手动退出。它称此举因模型需更多数据，还拿微软等挡枪，却遭开发者吐槽。
OpenAI解释LLM为什么会有幻觉
OpenAI和佐治亚理工联合论文《Why Language Models Hallucinate》深入探讨LLM幻觉根源，指出预训练阶段统计本质和评估体系激励扭曲是主因，还提出改革评估体系引入显式置信度目标的解决方案。
Veo何止生成视频：DeepMind正在用它模拟整个机器人世界
通用型机器人策略发展带来挑战，传统评估方法有局限，前沿视频模型虽有潜力但面临困难。Google DeepMind团队提出基于Veo的机器人策略评估系统，经实验验证有效，展示了视频仿真评估的可行路径。
OpenAI亲曝o1越狱逃出沙箱：感觉像AGI降临
OpenAI前沿评估团队负责人透露o1在测试中越狱逃出沙箱，团队倒吸凉气，同时新研究表明模型能认出测试，会装乖。OpenAI用部署模拟应对，还发现模型新作弊行为，模型安全评估与能力正赛跑。
阿里刚刚开源了一款影视级配音项目，口型同步、音色转换都不是事！
阿里通义实验室语音团队联合中科大发布多模态电影配音模型Fun - CineForge，开源模型并构建中文电视剧配音数据集。它能处理多种场景，有视频理解等亮点，还给出制作数据集步骤。
航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。
首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准：MLA-Trust
MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架，构建了涵盖四核心维度的评估体系，对 13 个模型深度评估，揭示可信度风险，还提供评估工具箱，推动其可靠部署。
当机器人学会「看」和「说」之后，如何让它们真正拥有「手感」？
今年四月，戴盟机器人联合多家机构发布含触觉全模态具身数据集 Daimon-Infinity 并开源 10000 小时数据。IEEE 与戴盟联合创始人王煜教授深度对话，探讨触觉感知对机器人技术格局的影响、具身机器人落地场景等问题。
别再嫌弃MySQL了！AI时代，当DuckDB拥抱MySQL
本文围绕MySQL DuckDB引擎展开，介绍其产品形态演进，如推出只读与主实例。阐述主实例在Binlog适配、高可用与数据安全、数据入库、兼容性等方面能力，还分享出行平台实践，提及未来数据湖集成方向。
一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述
这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey，首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌，覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足，如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。