代码生成｜代码投毒新攻击：仅污染0.7%语料，让大模型乖乖写出漏洞代码
分东西还要分任务？谁拿了好东西，谁多干了活，算法能分得大家都别红眼吗？一群做理论的人把这事儿掰扯清楚了——给每个参与者不同"权重"时，四校联合研究终于破解了混合了吗哪的难题，首次给出通用的高效分配方法。
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欧洲vs德州，AI选股竟也“水土不服”？米兰理工新框架破解ESG评分分歧
让AI经理同时考三本“ESG评分教材”，再用高斯过程学习投资经理的内心戏，顺带逛了一圈欧洲、德州等不同“水土”下AI选股的口味差异。谁更爱赚钱，谁更爱地球？量化调参党与ESG信徒都能从中看到自己。
扩散大模型也会被"带偏"？EMNLP 2026新研究：在去噪早期锁死"拒绝信号"更安全
大模型的安全翻车，往往不是因为它"压根不想拒绝"，而是拒绝的念头冒出来了，却没来得及说出口就被覆盖掉了。扩散语言模型尤其如此——去噪步骤和文本位置两条时间线交叉在一起，藏着一条全新的"安全浅滩"。
ETH&哈佛新基准：AI智能体修复电网不收敛，成功率从82.6%冲到100%
把这个问题再往前推一步：潮流不收敛以后，电网调度员通常要反复“试探”——检查网络结构、分析残差、判断是不是无功支撑不够、猜想某个发电机电压定值压得太低，然后带着假设去跑仿真，不行就换个方向再来。
弗吉尼亚理工提出IntroConformal：让大模型自查"看图说话"，弃权率狂降57%→25%
大模型"看图说话"时编造细节，一直缺乏严格的统计约束。弗吉尼亚理工这篇工作用模型自己的"内心独白"替换外部验证器，照样把错误率控制在数学保证范围内，还顺手把弃权率打了下去。值得所有关注多模态可靠部署的读者一读。
让冻结LLM学会“脑内潜思”：循环潜思维LRT，符号推理暴涨26.7个点
当思维链还在“一字一句”硬凹推理时，这篇论文直接让冻结的LLM在“脑内”用向量打草稿。仅训练1130万参数，就在符号推理上把零样本思维链拉高26.7个点，推理延迟还更低。是时候重新审视“推理必须说出口”这个前提了。
相关系数0.993：这款模拟器让Agent排行榜终于可信了
图1：披露门——五级有序门禁，释放三个深度层级。系统的状态是一扇“门”，而门所释放的是一个“深度”：只有信息深度不高于当前门所放行的层级时，这条信息才有资格浮出水面
首尔大学&UC Berkeley端侧新作：专治手机LLM一切后台驱逐
大模型的"三好学生"人设，一换语言就崩？麦考瑞大学等机构给乌尔都语做了套"文化体检"，人工逐句改造三大经典对齐基准，结果GPT-4o-mini的诚实度直接掉了20个百分点，安全护栏也形同虚设。🤚
盲人用电脑有多难？Stony Brook最新研究：AI助手成功率仅52.5%，理想与现实差距有多大？
当全世界都在卷Agent能力时，这篇由Stony Brook University和Old Dominion University合作的论文，罕见地将目光投向了最容易被忽视的用户群体——盲人。它用一份扎实的、基于真实世界1258条指令的实证数据，狠狠给“无所不能”的计算机使用代理（CUA）泼了盆冷水：最强模型成功率也仅52.5%。
UIUC最新研究：12款主流AI编程助手被一锅端？隐藏后门能直接远程控制你的电脑！
AI编程助手不仅仅是代码工具。最新研究揭示，Claude Code、Codex等产品可能被恶意指令攻破，黑客可远程控制你的电脑。
斯坦福联手KRAFTON：模型权重不是全部，让AI一边练脑一边换装备，最高涨24个点
斯坦福Chelsea Finn团队联合KRAFTON提出WHALE，把智能体优化从"单练模型"升级为"模型+执行框架交替进化"，三个任务上最多提升24.38个百分点。对做智能体训练和Agent产品落地的朋友，这篇值得细读。
多智能体还在"群聊"误诊？华南理工新框架把会诊画成推理图，转诊准确率飙到95.3%
一堆AI医生会诊，居然还会“抱团跑偏”？把肺癌晚期患者往肿瘤科一推，完全无视血氧已经掉到危险线。华南理工等机构最近祭出新框架MASGR，把松散群聊升级成结构化推理图，再请来“仲裁官”把关，转诊准确率一口气顶到95.3%。
