AI的运作始终笼罩着一层神秘的「黑箱」迷雾。这种不透明让AI有时会「胡说八道」，甚至故意撒谎。Anthropic刚刚推出了一项突破性研究，用类似大脑扫描的技术，深入Claude 3.5 Haiku的「脑子」，揭开了它运行的一些秘密。
2025年3月25日，美国商务部工业与安全局（BIS）将来自中国、阿联酋、南非等地的80家企业列入实体清单，其中中国企业占54家。此次措施的核心目标是限制中国在高性能计算、量子技术及超算领域的技术进展，尤其是针对中国的军事应用。
「思维链劫持」（H-CoT）的攻击方法，成功攻破了包括OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等在内的多款大型推理模型的安全防线。研究表明，这些模型的安全审查过程透明化反而暴露了弱点，攻击者可以利用其内部推理过程绕过安全防线，使模型拒绝率从98%骤降2%。
现有RAG工具的碎片化和复杂性常常让开发者头疼不已。昨天我的Agent群里朋友们就Rerank问题展开激烈讨论，我想起之前看到的一篇论文，这项研究介绍了一个完美的开源python工具包Rankify，它将检索、重排序和RAG三大功能整合在一个统一框架中，大幅简化了开发流程。
近日，上海财经大学统计与数据科学学院张立文教授与其领衔的金融大语言模型课题组（SUFE-AIFLM-Lab）联合数据科学和统计研究院、财跃星辰、滴水湖高级金融学院正式发布首款 DeepSeek-R1 类推理型人工智能金融大模型：Fin-R1，以仅 7B 的轻量化参数规模展现出卓越性能，全面超越参评的同规模模型并以 75 的平均得
轨迹可控的视频生成来了，支持三种不同级别的轨迹控制条件——分别为掩码、边界框和稀疏框。研究人员提出了MagicMotion，一种创新的图像到视频生成框架，共同第一作者为复旦大学研究生李全昊、邢桢，通讯作者为复旦大学吴祖煊副教授。
「70 年的 AI 研究历史告诉我们一个最重要的道理：依靠纯粹算力的通用方法，最终总能以压倒性优势胜出。」如今，似乎可以重新再聊下这个话题。比如前两天我们发的 Agent 文章里的观点：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。
这项来自约翰霍普金斯与ETH Zurich的自主科研智能体框架AgentRxiv的确可以显著提高研究效率。我在测试了多次之后用Deepseek-V3-0324实现了它。
牛津大学教授新研究，未来AI的增长率足以在不到10年的时间里，推动相当于100年的技术进步。AI变革或将完全颠覆人类社会！
它名为 Uni-3DAR，来自深势科技、北京科学智能研究院及北京大学，是一个通过自回归下一 token 预测任务将 3D 结构的生成与理解统一起来的框架。据了解，Uni-3DAR 是世界首个此类科学大模型。并且其作者阵容非常强大，包括了深势科技 AI 算法负责人柯国霖、中国科学院院士鄂维南、深势科技创始人兼首席科学家和北京科学智能研究院院长张林峰等。
