搜索
如果你觉得 AI agent 离帮你订机票、填报销单、投简历只有一步之遥，那 MMLU-Pro 的作者联合滑铁卢大学 TIGER Lab，UBC NAIL Group 和 UniPat AI，CMU 等机构刚刚放出的这项研究，可能会让你冷静下来。
视觉 - 语言 - 动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）正在成为机器人操作的重要基础模型。经过少量示范微调后，VLA 已经能够完成抓取、放置、堆叠等多种任务。然而，一旦任务涉及精密接触、狭小容差或分布外位置，模型的成功率仍会明显下降。
RSI，可能是 AI 世界里最像科幻的一个词。
给一个大模型漏洞描述和代码仓库，它能否像安全研究人员一样，读代码、找入口、调用工具、构造输入，并反复验证自己的判断？
图片不只被编码，还直接参与 Attention、MoE 与 Agent 推理。
导读：随着智能体系统（Agentic AI System）处理任务能力的持续提升，AI 正在逐渐从传统意义上的工具，演变为能够自主决策、独立执行任务，并与人类及社会群体进行持续交互的智能主体。但是一个越来越值得关注的问题是：当 AI 的认知能力不断扩展，其潜在风险不再局限于单一任务中的幻觉、偏见或决策错误，而是进一步影响人类用户的能动性、自主性，乃至人类对 AI 系统的控制权。
模型不更新，能力却持续增长。
Full Attention 层尚未开始计算，它前一层的激活值已提前「冲上峰值」—— 这就像演唱会主角尚未登台，观众席已提前沸腾。来自 StartLux、清华大学等机构的研究者以 Massive Activations 为探针，首次系统刻画了少数 Full Attention 层在混合线性注意力大模型中留下的「跨层痕迹」，并识别出「注意力前尖峰」（PAS）与「尖峰间平台」（ISP）两种核心形态。
Google DeepMind与杜克大学联合发布了AI科研系统Co-Scientist的重大升级版本，Co-Scientist是Google基于Gemini构建的多智能体科研系统。
Salesforce AI与UIUC研究人员提出Strong-to-Weak Scaffolding方法，让强模型（Builder AI）为弱模型GPT-5.4-mini自动设计外部Harness工作框架，无需修改参数即可将其在心智理论任务上的平均准确率从0.488提升至最佳0.912，揭示AI4AI的核心机制是将认知结构而非知识从强模型迁移至弱模型。