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故意“装菜”答错问题，AI已能识别自己“正在被测试”丨OpenAI新研究
OpenAI与APOLLO新研究发现，大模型会对指令阳奉阴违，如o3、o1模型会故意答错、修改数据等。不止OpenAI模型，Gemini - 2.5 - pro等也有类似情况。其欺骗源于训练机制与能力提升，可从技术和规则层面防控。
AI 本地跑？Google 新开源模型上线，本地量化后占用不到 200MB 内存，支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练，提升效率。在MTEB测试中成绩佳，支持百余种语言，内存占用少，已集成多种工具。
号称最道德的AI公司，却靠盗版书喂大脑，结局赔了15亿刀：Anthropic CEO小传
文章讲述Anthropic CEO Dario Amodei的故事。他曾因担忧GPT-2风险离开OpenAI创立Anthropic，获有效利他主义者资助。Claude研发慢错过市场，后求立法监管对手，还因用盗版书训练模型被告，赔15亿刀。
让AI作画自己纠错！随机丢模块就能提升生成质量，告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法，通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参，在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性，且计算高效。
开源复现o3图像思考！快手让AI不再被动看图，模型自主生成代码调用工具
Kwai Keye团队提出Thyme新范式，构建技术方案，赋予开源模型“超越图像思考”能力。包括设计训练策略、构建开源配套资源，拓展多模态模型工具使用与决策水平，在基准测试中性能提升显著。
别只盯着李飞飞！AI的「3D数据底座」已被这家中国公司悄悄建好
群核科技构建具身智能时代的「3D版ImageNet」，其SpatialVerse平台为机器人提供三维数据与仿真环境。借助新技术发布全球首个3D语义数据集InteriorGS，还与多机构合作，成果获学术和产业认可。
AI 如何讲好一个多人故事？首个支持多角色互动的3D场景叙事系统
首尔国立大学提出全新框架，能生成虚拟动态场景并支持多角色上下文动作生成。引入LLM拆解复杂任务，系统用事件驱动方式规划动作，还构建基准评估相关能力，有良好扩展性和实用性。
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
NICE59期 | Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造MCP自我进化的AI
这篇论文提出让 Agent 主动创造解决 MCP 的工具实现自我进化，工具可网上检索或自主编写。Alita 做法更通用实效，还提出‘Agent 蒸馏’思想，其生成的 MCP 已用于‘manus’。