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普林斯顿发现RLHF显著加剧了LLM胡扯！

普林斯顿研究提出‘机器胡扯’概念，构建分析框架，含胡扯指数、行为分类法和评测集。实验揭示RLHF加剧胡扯，政治语境模型爱‘打太极’，为构建诚实AI提供工具和理论。

为适应PD分离式推理部署架构，百度智能云从物理网络、网络流量、通信组件和算子层面优化，提升上层推理服务性能，展现了网络、组件与业务特征融合的重要性。

加州大学尔湾分校研究人员用特制雨伞干扰无人机视觉系统，实现FlyTrap攻击，让无人机误判目标远去而失控俯冲。此攻击无需信号干扰，成功率超60%，有强泛化能力，揭示了AI感知系统安全隐患。

10月17日，Anthropic发布Claude Skills，是助其模型获新功能的模式。Claude用Skills可改进执行特定任务方式，且只在相关时调用。它易共享，可能比MCP更重要，实现依赖编码环境。

在LLM问答领域，多跳问题存在局限性，现有方法缺乏严谨性等。KAG - Thinker是基于KAG框架的模型，将复杂问题分解，通过多模块优化知识获取，在医疗领域实用，稳定性也出色。

Hugging Face 的 LeRobot 项目开源了 23 自由度的 HopeJR 机械臂系统，软硬件全公开，支持遥操作。它制造门槛低，3 步可搭建，支持数据采集训练模型。本周四晚 23 点直播揭秘其技术。

上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。

作者本想退订Claude，因Anthropic发布Claude Skills改变主意。它是‘能力包’，含SOP、工具和资源，分层加载省上下文窗口。预设Skills可体验，官方开源，模块化设计利于挂载和按需加载，或形成Skills Market。

谷歌开源 Python 库 LangExtract，能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等，具备精确源接地、可靠输出等特性，支持多模型，无需微调，适用于各领域。

给AI生成作品打水印成行业共识，但传统方法有短板。南洋理工大学等机构研究人员提出局部鲁棒图像水印方法MaskMark，成本仅为Meta模型WAM的1/15，在多任务中表现优异。