「AI吸血鬼」 AI越强，人越睡不着 Andreessen真正引爆硅谷热议的，是他对软件工程师的观察。

1、米乐登录入口 这一层只关注最显而易见的常识性安全隐患，耗时在毫秒级。

针对AR模型的后门主要作用于「下一个词预测（Next-token Prediction）」这一从左到右的生成链条；而DLM采用独特的掩码扩散（Masked Diffusion）训练，模型需要从剩余上下文中恢复被掩码的词。米乐登录入口你把家门钥匙交给它，是让它帮你干活——不是让它把整个家打包带走。

2、马克龙打电话祝贺中国数学家王虹获奖：真了不起！

「磐石2.0」登场，统一科学智能 去年7月，中国科学院联合团队曾发布了磐石·科学基础大模型1.0，并全面开源。

3、这一次，郭艾伦说了大实话

原生统一架构NEO-unify 为了够到这个标准，U1 Pro采用的是一套自研的理解生成统一架构——NEO-unify。

4、特别企划｜朱彦西：从“三分王”到青训教练

他花费数年时间构建的理论大厦，突然发现地基是豆腐渣工程。

5、1小时引爆全网，1人丢饭碗！热火“詹姆斯官宣乌龙”后紧急招人

Bloom还特意强调，这不是因为AI动用了什么更复杂的武器，而是我们原本以为，这道题比它实际上难得多。

作者强调，这一机制并不会统一所有审稿人的观点，也不会改变同行评审的决策流程，而是在保留专家判断的前提下，为评分提供一套统一的参考尺度。

设训练样本由L个离散token组成，扩散过程定义在扩展词表上。

6、火箭90-64大胜76人，索顿18+2+4，菲隆17分

然而，到了今早，彭博社记者的一篇报道，让人瞬间失望。

Anthropic前不久还上线了Routines，把同一套机制搬到服务器端，合上电脑，它照跑不误。

7、阿根廷队内讧？9000万神锋不满世界杯决赛未登场 公开点赞+质疑主帅

在三大典型真实场景维度测试中：它达到以下结果。

企业为了获得模型服务，必须首先把自己的问题、上下文、数据、工作流程和判断标准暴露给模型。

8、支付宝与阶跃，达成AI Agent系统级合作

一个人跑通了从市场判断到投放优化的完整闭环——这大概是 OPC（一人公司，One Person Company）最具象化的注解。

14种方块，各有硬度、透明度、碰撞属性，基岩不可破坏。

这些进展很了不起，但机器人不需要看电影。

9、网坛大表彰！阿尔卡拉斯和萨巴伦卡包揽劳伦斯年度最佳运动员

横空出世的六边形战士，是假的 很多人冲向Hugging Face，准备下载这个「MIT协议开源」的1.6万亿参数模型。

托管沙盒 + 全栈agent控制 + 思考力度调速，在单agent的能力密度上做文章。

10、这可能是你最容易get的大牌同款羽绒服

Tibo的帖子大意是：不是「降智」，是「调参」。

Demis看到了消息，并回复说会让高级政策团队的两名负责人去评估。

1、浙江稠州男女篮2026新年台历正式发售！

他认为大模型本质上是静态权重的token生成器，做数学的时候，不会像人一样实时长出新的神经连接。

2、跑得更远！迪桑特再度携手2026渣打上海10公里跑

全网都觉得它「变笨」了 这个日本团队的遭遇，只是这几天Codex社区里的一个缩影。

3、跑步时如何摆脱烦人的岔气

其实，这个想法早有前身。篮网拟交易小波特换未来资产PolicyTrim引入step-saving reward：成功轨迹用越少步骤完成任务，奖励越高。

4、把热爱拼成一桌，每一位球迷的热爱都值得举杯

一方面，一级市场热钱持续涌入，单笔融资金额屡创新高。

5、焦安静按下第四次重启键，她希望跑到80岁

它们标志着全球顶级科技企业的讨论重点，正在从「模型能力有多强」，转向「企业如何避免失去自己的认知主权」。

6、金塞拉：曼联和纽卡今夏都对达尼洛-桑托斯表现出了兴趣

Anthropic教育负责人Drew Bent举了个例子：让它讲「怎么构造线性函数」，它会先把对应的课标拽出来，标好学生在这一块最容易犯的那些错，再围着这些错去搭这节课。

老师拿到手，不用再花20分钟核对「这玩意到底合不合我们的课标」。

佟博士提出的问题是： 企业的认知究竟由什么构成？ 如果不能回答这个问题，就无法真正讨论认知主权。

7、难敌巴黎热浪？辛纳爆冷止步法网第二轮 男单冠军争夺战悬念陡升

一个文件夹、两个markdown文件、一组技能，就是让Fable 5「认识你」的全部配置。

丰田在海外甚至还没有做太多激进的纯电布局——燃油车利润基本盘依然稳固。

8、火箭对阵76人前瞻 申京遭遇大考 乌度卡会如何制定防守策略

温度零下四十度，没有任何生物能与她沟通。

让它记住你：20分钟的本地配置 教程还提到一步，多数指南都跳过了，偏偏最要紧。

HMS-base（不带自进化控制器）的准确率是92.4%，加上自进化控制器后达到92.8%。

参考资料： [1] Nie et al. Large Language Diffusion Models (LLaDA). 2025. [2] Ye et al. Dream: Diffusion Language Models. 2025. [3] Sahoo et al. Simple and Effective Masked Diffusion Language Models. 2024. [4] Gu et al. BadNets: Identifying Vulnerabilities in the Machine Learning Model Supply Chain. 2017. [5] Yang et al. Watch Out for Your Agents! 2024. [6] Rando & Tramèr. Universal Jailbreak Backdoors from Poisoned Human Feedback. 2023. [7] Hubinger et al. Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist through Safety Training. 2024. [8] Zeng et al. BEEAR: Embedding-based Adversarial Removal of Safety Backdoors. 2024. 编辑：LRST新智元报道 80年前，阿根廷作家博尔赫斯写过一个寓言，叫《博闻强记的富内斯》。