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具身智能威胁分析的分层方法和全景图

文章指出具身人工智能应用广泛，安全需求迫切，但现有研究鲜少涉及具身化场景。复旦大学等组织分析400多篇论文，提出具身智能威胁分析全景，介绍各层攻击方法、危害及防护措施。

AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法，赋予大模型主动管理记忆能力，准确率提升，计算资源消耗降近七成，不过评价机制有局限。

清华许华哲探讨具身智能，分析其爆发原因、失败模式及决策点，涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等，还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’，并从宏观视角谈智能的共性。

大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践，阐述评测集重要性、构建方法，还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。

1月13日，中科算网算泥社区主编、中国工业互联网研究院参编的《AI Agent智能体技术发展报告》发布。报告梳理了AI Agent技术进展、产业格局等，对其进行精准“再定义”，介绍发展阶段、2025年核心突破、产业生态等内容。

企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。

Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。

数据标注对AI产业重要，但行业合规问题突出。国内首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》已完成修订稿，正征集起草人/单位，聚焦5大关键合规议题，邀各方共解难题。

随着AI技术落地，数据标注合规影响产业发展。全国首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》即将报批，现仍有参编机会。标准整合经验，实操性强，欢迎相关机构加入。

纳米AI梁志辉认为超级搜索智能体是AI时代真正入口。纳米AI推出的「超级搜索智能体」结合多Agent协作等能力，是新解决方案。演讲分享了360对AI搜索、智能体搭建及浏览器的看法与探索。