NTU等联合提出A-MemGuard：为AI记忆上锁，投毒攻击成功率暴降95%（在新窗口打开）
在AI智能体日益依赖记忆系统的时代，一种新型攻击悄然兴起：记忆投毒。A-MemGuard作为首个专为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，巧妙化解上下文依赖与自我强化错误循环的难题，让AI从被动受害者转为主动守护者，成功率高达95%以上。
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AI技术文章
分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则（在新窗口打开）
一张图片包含的信息是多维的。例如下面的图 1，我们至少可以得到三个层面的信息：主体是大象，数量有两头，环境是热带稀树草原（savanna）。然而，如果由传统的表征学习方法来处理这张图片，比方说就将其送入一个在 ImageNet 上训练好的 ResNet 或者 Vision Transformer，往往得到的表征只会体现其主体信息，也就是会简单地将该图片归为大象这一类别。这显然是不合理的。
ICCV 2025 | FDAM：告别模糊视界，源自电路理论的即插即用方法让视觉Transformer重获高清细节（在新窗口打开）
针对视觉 Transformer（ViT）因其固有 “低通滤波” 特性导致深度网络中细节信息丢失的问题，我们提出了一种即插即用、受电路理论启发的 频率动态注意力调制（FDAM）模块。它通过巧妙地 “反转” 注意力以生成高频补偿，并对特征频谱进行动态缩放，最终在几乎不增加计算成本的情况下，大幅提升了模型在分割、检测等密集预测任务上的性能，并取得了 SOTA 效果。
具身智能迎来ImageNet时刻：RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集（在新窗口打开）
近日，RoboChallenge 重磅推出！这是全球首个大规模、多任务的在真实物理环境中由真实机器人执行操作任务的基准测试。
不再靠「猜坐标」！颜水成团队等联合发布PaDT多模态大模型：实现真正的多模态表征输出（在新窗口打开）
近年来，多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在图文理解、视觉问答等任务上取得了令人瞩目的进展。然而，当面对需要精细空间感知的任务 —— 比如目标检测、实例分割或指代表达理解时，现有模型却常常「力不从心」。
一个模型装下整个物种树！伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军（在新窗口打开）
加州大学伯克利分校等机构的研究人员，近日推出了一种全新的基因组语言模型GPN-Star，可以将全基因组比对和物种树信息装进大模型，在人类基因变异预测方面达到了当前最先进的水平。
清华&巨人网络首创MoE多方言TTS框架，数据代码方法全开源（在新窗口打开）
无论是中文的粤语、闽南话、吴语，还是欧洲的荷兰比尔茨语方言、法国奥克语，亦或是非洲和南美的地方语言，方言都承载着独特的音系与文化记忆，是人类语言多样性的重要组成部分。然而，许多方言正在快速消失，语音技术如果不能覆盖这些语言，势必加剧数字鸿沟与文化失声。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」（在新窗口打开）
“如果一个问题只需小模型就能回答，为什么还要让更贵的大模型去思考？”
NeurIPS 25 | 中大&UC Merced等开源RAPID Hand，重新定义多指灵巧手数据采集（在新窗口打开）
在最近的一篇 NeurIPS 25 中稿论文中，来自中山大学、加州大学 Merced 分校、中科院自动化研究所、诚橙动力的研究者联合提出了一个全新开源的高自由度灵巧手平台 — RAPID Hand (Robust, Affordable, Perception-Integrated, Dexterous Hand)。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案（在新窗口打开）
只花120元，效果吊打70000元微调！腾讯提出一种升级大模型智能体的新方法——无训练组相对策略优化Training-Free GRPO。无需调整任何参数，只要在提示词中学习简短经验，即可实现高性价比提升模型性能。
不用跟AI客气了！新研究：语气越粗鲁回答正确率越高（在新窗口打开）
找AI帮忙不要再客气了，效果根本适得其反。 宾夕法尼亚州立大学的一项研究《Mind Your Tone》显示，你说话越粗鲁，LLM回答越准。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练（在新窗口打开）
当强化学习（RL）成为大模型后训练的核心工具，「带可验证奖励的强化学习（RLVR）」凭借客观的二元反馈（如解题对错），迅速成为提升推理能力的主流范式。从数学解题到代码生成，RLVR 本应推动模型突破「已知答案采样」的局限，真正掌握深度推理逻辑 —— 但现实是，以 GRPO 为代表的主流方法正陷入「均值优化陷阱」。
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录（在新窗口打开）
扩散语言模型（Diffusion Language Models，DLM）一直以来都令研究者颇感兴趣，因为与必须按从左到右顺序生成的自回归模型（Autoregressive, AR）不同，DLM 能实现并行生成，这在理论上可以实现更快的生成速度，也能让模型基于前后文更好地理解生成语境。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了（在新窗口打开）
大家或许都有过这样的体验： 看完一部喜欢的动漫，总会心血来潮地想去 “圣地巡礼”；刷到别人剪辑精美的旅行 vlog，也会忍不住收藏起来，想着哪天亲自走一遍同样的路线。旅行与影像的结合，总是能勾起人们的
美图和奇点星宇，设计Agent产品都在疯狂生长（在新窗口打开）
8 月榜单，最值得关注的变化是 Lovart 的访问量上升，8 月访问量上涨了 68.08% 至 323w，进入榜单。Lovart，读者想必已经熟悉，是奇点星宇的另一款 AI 视觉类产品，其产品核心设计为画布+对话框+编辑工具箱，也就是用户指导 AI 干活，
ICLR神秘论文曝光！SAM3用「概念」看世界，重构视觉AI新范式（在新窗口打开）
2023年Meta推出SAM，随后SAM 2扩展到视频分割，性能再度突破。近日，SAM 3悄悄现身ICLR 2026盲审论文，带来全新范式——「基于概念的分割」（Segment Anything with Concepts），这预示着视觉AI正从「看见」迈向真正的「理解」。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习（在新窗口打开）
这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源，8B模型预训练只需4天、1.6万美元（在新窗口打开）
LLaVA 于 2023 年提出，通过低成本对齐高效连接开源视觉编码器与大语言模型，使「看图 — 理解 — 对话」的多模态能力在开放生态中得以普及，明显缩小了与顶级闭源模型的差距，标志着开源多模态范式的重要里程碑。
只需1/4预算，性能反超基线：阿里高德提出Tree-GRPO，高效破解智能体RL难题（在新窗口打开）
对于大模型的强化学习已在数学推理、代码生成等静态任务中展现出不俗实力，而在需要与开放世界交互的智能体任务中，仍面临「两朵乌云」：高昂的 Rollout 预算（成千上万的 Token 与高成本的工具调用）和极其稀疏的「只看结果」的奖励信号。
别被提示词优化困住！用DSPy.GEPA把Prompt做成可演进的工程（万字长文)（在新窗口打开）
写给正在落地 AI 产品的工程师。一些代码直接可改造复用；另一些，是我踩坑后的经验之谈。
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