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五角大楼计划将绝密数据喂给AI，训练军事特供版模型
《麻省理工学院技术评论》称，五角大楼正讨论为生成式人工智能公司建安全环境，用机密数据训练军事特定版本模型。美国军方重构战略，推动先锋项目，还筹备用绝密数据训练模型，引发安全担忧。
手工软件工程师的时代已经结束！一位连续创业CTO的判断
连续创业者、Tessi.ai CTO Ben Greene 在访谈中指出，生成式 AI 改变软件工程形态，手工软件工程师时代过去。工程师应转向理解问题、设计系统，具备系统思维、业务理解和与人协作能力，学会“AI 编排”。
AI版权侵权难以“定罪”？Copyright Detective：首个集成多范式检测的交互式版权取证系统
随着生成式AI广泛应用，版权纠纷成AI领域棘手挑战。张登辉等研究人员推出Copyright Detective系统，集成多范式检测，解决单一检测局限，为大模型文字版权风险提供全方位“体检”方案。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征：UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS，用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心，SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS，跳出传统桎梏，用生成式流匹配重构视觉感知范式，实现SOTA提升，还展现诸多优势，证明Flow Matching理论普适性。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
不写、不看、不审查：这家安全公司决定不再让人类碰代码，还把这套模式开源了
2026年2月，安全公司StrongDM公开“软件黑灯工厂”式生产线成果，人类不直接写代码和审查，由Agent自动生成。该模式开源，虽有开发者指出问题，但获学界认可，不过面临成本高的现实问题。
AAAI｜东方理工陈云天等：教会视频扩散模型“理解科学现象”，从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。
刚刚，英伟达拟10亿美元砸向这家AI编码创企！Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日消息，英伟达拟向AI初创公司Poolside投资最高10亿美元。该公司由微软技术大佬带队，定位生成式AI与软件开发交叉领域，开发自研模型，有独特强化学习方法和技术布局。
谷歌量子计算重磅突破登上Nature：首次实现可验证量子优势，比最快超算快13000倍
谷歌量子AI团队宣布里程碑式算法突破，其Willow芯片运行“量子回声”算法，首次在硬件上实现可验证量子优势，执行特定任务比最快超算快13000倍，为多领域应用铺平道路。
从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略
大语言模型输出的不确定性限制了AI智能体在企业场景的应用，本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略，涉及技术、应用设计、管理与治理层面，还推荐了相关作品。