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Anthropic 研究发现：仅需少量污染文档即可对 LLM 实施投毒
Anthropic的Alignment Science团队研究大语言模型训练投毒攻击，实验发现仅250条恶意样本就能植入“后门”，且模型越大攻击越易，还对微调数据集实验，引发讨论。
高智商 ≠ 高财商？50天实盘测试：LMArena 高分王者也可能是「韭菜」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校团队开发 LiveTradeBench，让大模型在真实金融市场交易，检验其能力。它全面开源，有实时数据、组合决策等创新，50 天实测揭示模型财商差距。
LangChain 不看好 OpenAI AgentKit：世界不需要再来一个 Workflow 构建器
OpenAI发布工具集AgentKit，含可视化画布Agent Builder。LangChain创始人Harrison Chase锐评，市场不需要这种可视化工作流构建器，因其不是真正的Agent构建器，且面临高低复杂度问题挤压。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响？
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响，探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题，还通过MNIST实验，从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。
Vibe Coding杀进3D领域！OpenAI总裁都在围观这种新玩法
AI 3D 基础模型领先公司 VAST 发布 Tripo P2.0，直接产出原生四边面拓扑，解决生成后模型可用性问题。此外，VAST 完成约 30 亿融资，Tripo 系列在评测中居首。
惊讶！！！3.2 万 Star OpenViking，让你的原地起飞！！！
OpenViking有3.2万Star，它把记忆、文档、提示词等上下文统一成可浏览地址空间，设计三层信息按需加载，检索留轨迹，还接入多种工具。不过它处Alpha阶段，用前要考虑许可证。
一篇论文改写AI科研评价规则！中国公司拿出实践数据，双榜第一、成本更低
今年科技巨头入局AI4S，想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本，在评测中表现优异，沉淀闭环数据。
GraphRAG还在持续进化，FlowRAG让证据链自己流起来
上海AI Lab和华东师大论文提出FlowRAG，它是GraphRAG变体，把RAG检索从按相似度排文本块推向沿证据流找推理路径。在多数据集上表现不错，虽平均Relevance低于LinearRAG，但更能保证证据链完整。
模型越强，人的判断力越值钱：微软CEO破解“AI替代”焦虑
微软CEO纳德拉长文探讨‘AI驱动的经济中企业的未来’，指出企业要构建AI学习闭环，让人力资本和AI能力叠加增长。还提出认知闭环概念，强调人的判断力在AI时代更有价值，给出构建学习系统的具体方法。
「虾马」之后，openJiuwen社区发布JiuwenSwarm，引领蜂群智能体新架构，开启「养蜂」时代
华为支持的开源AI Agent平台社区openJiuwen发布并开源蜂群智能体JiuwenSwarm，按下“群体智能”加速键。它基于Coordination Engineering理念，有全栈技术体系，在多领域实战效果好，且单Agent能力强。