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用雨伞「钓」无人机？首个针对自主目标跟踪闭环系统的物理攻击

加州大学尔湾分校研究人员用特制雨伞干扰无人机视觉系统，实现FlyTrap攻击，让无人机误判目标远去而失控俯冲。此攻击无需信号干扰，成功率超60%，有强泛化能力，揭示了AI感知系统安全隐患。

九章云极在2026全球智算科技峰会发布AI工厂战略，含训练和Token工厂，目标10万P算力、日产10万亿Token。用DCU度量投入，Token度量产出，重构智能生产与交付体系，适配不同企业需求。

鹿明机器人成立不到一年就凭借人形机器人LUS破圈。2026年其计划建成超100万小时UMI数据采集产能，预期营收过亿，但CEO喻超更关注通用智能终局，认为人形机器人是终极方案。

提示词注入攻击威胁大模型及应用，当前主要防护方法是用BERT模型检测。HiddenLayer团队发现TokenBreak漏洞，通过加字母绕过检测。研究表明BPE和WordPiece分词策略易受攻击，Unigram不易，建议优先选Unigram类模型。

AIGC技术发展使AI图像滥用问题严重，公众面临信任危机。上交与上海AI Lab等团队在论文中从构建数据集、设计模型、实现检测与生成统一三方面破局，LEGION能检测伪造，还可反哺生成模型进化。

ASO（应用商店优化）的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断，挑选相关度高的关键词，提升App的覆盖、曝光、转化，从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化，还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化，提升App在应用商店的自然下载量。

随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。

现有视频异常检测（VAD）方法泛化能力不足，无法适应开放世界需求。中传吴晓雨团队在ICLR 2026发表论文，提出LaGoVAD模型，联合建模视频与异常定义，解决样本密度下降等问题，实验显示泛化性强。

厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法，创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构，解决现有AIGI检测技术瓶颈，在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。

国防科技大学 SAW Lab 团队联合多高校推出无人机实时地理定位系统「PiLoT」，首次仅靠单目 RGB 序列在 GNSS 拒止环境完成无人机及目标定位，性能达先进水平，成果被 CVPR 2026 接收。