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攻克「恶意投毒」攻击！华南理工联合霍普金斯和UCSD，连登TPAMI、TIFS顶刊

华南理工大学计算机学院AI安全团队联合国际高校，聚焦联邦学习中防范恶意投毒攻击。提出FedID和Scope两种创新防御方法，前者用多种度量标准和动态加权检测恶意梯度，后者通过逐维归一化等揭示后门维度，均有良好效果。

目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。

北卡罗来纳大学教堂山分校团队提出 One Hand to Rule Them All，构建统一描述空间，使不同灵巧手共享动作表达与策略结构。该方法解决跨手泛化难题，实验证明其在多方面有效，有望推动机器人操作研究发展。

研究人员聚焦大型语言模型（LLMs）安全漏洞，提出全新越狱攻击范式SCP与防御策略POSD。SCP基于DTD机制，在6个主流模型上平均攻击成功率达87.23%；POSD能有效抵御攻击，还提升模型泛化能力。

智谱继GLM4.5后又开源GLM - 4.5V，它是同级别开源SOTA视觉推理模型，在多模态理解榜单表现优异。文章实测其在科研全生命周期的应用，还介绍了模型架构设计和训练策略。

Sakana AI 推出新型 AI 模型 CTM，重新引入「时间」和「神经元动态」到 AI 计算核心。它有诸多创新，在迷宫探索、图像识别等任务表现出色，虽有训练慢等不足，但为 AI 向生物智能迈进提供新思路。

全球首个AI专家市场「袋袋」上线，降低「数字分身」变现门槛。非技术专家自然对话，技术大佬用CLI模式上传项目文件。买家可按需雇佣专家，获专业成品。袋袋有多项技术，保障安全且能自进化。

文章从Prompt、Context和Harness三个维度解析OpenClaw设计思路。Prompt工程有动态组装与文件驱动特点；Context工程含可扩展技能、上下文压缩修剪及双层记忆管理；Harness工程为模型套“马具”，保障其可控运行。

本文是悟空Agent泛化能力系列先导篇，以OpenClaw项目为例，介绍其通过不同泛化策略发现三个新漏洞，还总结实践原则。强调研究泛化能力对防御漏洞的重要性，4月底悟空Agent将开放试用。

全球顶尖网络安全公司CrowdStrike遭“内鬼”泄密，黑客以25000美元收买员工获内部截图。如今全球大厂高薪抢招“内鬼分析师”，但构建内部威胁框架不易，需分层协作的安全与文化策略。