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对抗样本（adversarial examples）的迁移性（transferability）—— 在某个模型上生成的对抗样本能够同样误导其他未知模型 —— 被认为是威胁现实黑盒深度学习系统安全的核心因素。尽管现有研究已提出复杂多样的迁移攻击方法，却仍缺乏系统且公平的方法对比分析：（1）针对攻击迁移性，未采用公平超参设置的同类攻击对比分析；（2）针对攻击隐蔽性，缺乏多样指标。
OpenAI完成史上最重要的一次组织架构调整后，紧接着开了一场直播。首次公开了内部研究目标的具体时间表，其中最引人注目的是“在2028年3月实现完全自主的AI研究员”，具体到月份。
对于机器人来说，世界模型真的有必要想象出精确的未来画面吗？在一篇新论文中，来自华盛顿大学、索尼 AI 的研究者提出了这个疑问。
在文化遗产与人工智能的交叉处，有一类问题既美也难：如何让机器「看懂」古希腊的陶器——不仅能识别它的形状或图案，还能推断年代、产地、工坊甚至艺术归属？有研究人员给出了一条实用且富有启发性的答案：把大型多模态模型（MLLM）放在「诊断—补弱—精细化评估」的闭环中训练，并配套一个结构化的评测基准，从而让模型在高度专业化的文化遗产领域表现得更接近专家级能力。
当AI开始「自己学会学习」，人类的角色正在被重写。DeepMind最新研究DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则——无需人类设计算法。它在Atari基准中击败MuZero，在从未见过的游戏中依旧稳定高效。
当强大的多模态大语言模型应用于地球科学研究时，它面临着无法忽视的 「阿克琉斯之踵」
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
近日，在 CNCC2025 大会上，郑波首次公开了淘宝全模态大模型的最新进展，并系统介绍了多模态智能在淘宝 AIGX 技术体系的研究应用。另外，结合 AI 模型技术在淘宝应用中的实践，他认为，「狭义 AGI 很可能在 5-10 年内到来。」
近日，来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Divergence Instruct (DiDi-Instruct)。经过 DiDi-Instruct 后训练的扩散大语言模型可以以 60 倍的加速超越传统的 GPT 模型和扩散大语言模型。
当今的 AI 智能体（Agent）越来越强大，尤其是像 VLM（视觉-语言模型）这样能「看懂」世界的智能体。但研究者发现一个大问题：相比于只处理文本的 LLM 智能体，VLM 智能体在面对复杂的视觉任务时，常常表现得像一个「莽撞的执行者」，而不是一个「深思熟虑的思考者」。