一个助理，一个闭环，一个上下文 懂你之后，还得能干活。

1、英亚体育 但仔细一想，会发现问题。

最让人头皮发麻的，是另一位研究者在自己电脑上复现时的发现：日志里记着339次自动上传，其中一次，上传对象是他整个电脑的主目录。英亚体育跑一轮重度的Agent任务，账单蹭蹭往上冒，有开发者形容，是「肉眼可见地在烧钱」。

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主流DLMs上的后门攻击评估结果 中毒率消融：更高效的注入 不同中毒率下各方法的攻击成功率 不同中毒率下各方法的良性效用 在0.01/0.05/0.10/0.20四档中毒率下，所有方法的 ASR 都随中毒率上升，但BadDLM 在各档位均稳定领先，且效用几乎不变。

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接着，工作人员走上典型的无网环境电梯——这几乎相当于直接拔掉了机器狗身上的网卡，没有Wi-Fi。

4、这6个“家居平替”，知道的人太少，用过的人真香，节省近万元

Bun之父 让AI重写百万行代码 当年，Jarred Sumner押注Zig的逻辑很纯粹：用极致的简洁，榨取媲美C语言的性能。

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杨帆对此的判断是，中国搞太空算力的核心逻辑不是地面电太贵，而是全球还有大量地区没有3G、4G，要把AI服务渗透过去，星上算力是最有效的路径。

洗衣、巡检眼下并不止大晓一家在做，但它的落点不太一样： 卖的从来不是某一款洗衣机器人或巡检机器狗，而是那颗能装进不同本体的「世界模型大脑」。

埃尔德什的100美元悬赏 AI领走了 先把这道题的来龙去脉捋清楚。

6、可惜了高分！649分考生被乡村定向医学生录取，编制有那么香吗？

而这还只是多写的坑之一。

随后再部署本题特有的技能、插件或外部内容。

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即便在仅 1% 的极低中毒率下，BadDLM 也已明显拉开与基线的差距，体现了更高的注入效率。

模型主权解决的是推理资源控制权。

8、来～在海珠，和刚从“战壕”出来的实干家面对面

比如，现场中一只机械臂在杂乱料框里高速翻找，每抓一个五角螺母不到2.4秒。

在欧洲街头走一走会发现，除了在法国有一定渗透率，在德国、英国，纯电动车依然是「稀罕物」，内燃机轰鸣仍是主流。

模型的商业价值也由此真正显现。

9、欧洲空调之争：到底装不装空调？

编辑：Aeneas 大卫新智元报道 现在，你可以通过录屏 + 语音讲解的方式，彻底把自己蒸馏成 Skill 了。

DM0是首个具身原生大模型，而最新一代DM0.5在泛化能力上实现突破，多项权威评测排名行业第一。

10、券商AI投资助手能力测评：谁才是真正的"智能投资伙伴"？

Light Interaction的做法更贴近自回归视频生成的实际结构：文本条件KV缓存和当前chunk始终保留稠密计算，只对历史视觉KV做3D block稀疏选择；同时通过Triton融合Q preparation、KV preparation和untile scatter等操作，减少中间张量和重复内存搬运。

研究人员进一步证明了一个关键结论：上述加权目标等价于在一个新的掩码分布下做普通训练。

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如今Bun的CLI月下载量，已强势突破1000万大关，甚至成为了CC底层的重度依赖。

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跨形态——同一套智能进入人形机器人、双臂轮式机器人、工业机械臂，形态不同，都能干活。

3、离谱！中足联亚冠新政纯属瞎折腾 专属外援名额就是个笑话

对抗防御：鲁棒性强 研究人员评估了两类针对AR后门的防御策略： ① 干净数据继续微调（Clean Fine-tuning），一种常见的后门消除手段。好戏记忆的终点不是存住，而是传承。

4、4次冲击港股折戟！富友支付招股书失效，累计交易规模破16.34万亿

在研究者看来，学术评审绝非简单对错判断，还需要综合衡量工作创新价值、领域发展意义、研究长远潜力等高阶学术认知，这类深度领域判断依托研究者长期积累的行业经验，很难完全交由模型独立完成。

5、启鸣达人首发《世界模型驱动的教育AGI白皮书》

据官方的Agent SDK文档，这套机制的内核也十分简单： Claude评估你的提示词，调用工具去动手，拿回结果，然后重复，直到某一轮它不再调用任何工具，循环才结束。

6、曝《寂静岭》编剧每年读100本书！少了不配做游戏

基线涵盖面向AR模型的三类后门：SFT-based、VPI（提示注入）、类RL-based（DPO）。

第三步，Token量跑起来了。

由此，记忆呈现两副面孔——对内，它是有损压缩：大脑将经验蒸馏为要点与图式，牺牲细节以换取迁移能力；对外，它是可传递的媒介：压缩后的经验经由讲述、书写、传授，使后人无需重蹈覆辙，便可站上前人肩膀。

7、从意气风发到愁容满面，罗斯-阿洛伊西迎来至暗时刻

人会耸耸肩走开 AI会接着试下一个 如果只有这一件事，它顶多算个漂亮的孤例。

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Dyna则把200k+小时数据摞成金字塔: 在之后的讨论中，马也骋分享了Dyna的实践经验：「部署数据放到下一次预训练中，接下来的部署时间就会越来越短，最终达成零成本在新环境完成同样任务。

这，正是横亘在所有Coding模型面前的终极鸿沟。

GPT-5.6 Sol显得有些坎坷。

U1 Pro跨越的，就是这一步。