当下的文本生成图像扩散模型取得了长足进展，为图像生成引入布局控制（Layout-to-Image, L2I）成为可能。
随着 AI 技术的发展，大语言模型已经越来越多地应用于人们的日常生活中。需要了解的是，现阶段大语言模型面临版权保护的实际需求：
当医生按下Enter键，AI就能决定人的生死！美国华盛顿大学，一项名为「AI代理人」的研究，试图让算法预测昏迷患者的生死意愿。支持者说这是医疗新纪元，反对者担心它只是复制偏见的机器。当AI学会理解生命，人类的怜悯、犹豫与责任，会不会被一串数据取代？
论文第一作者何浩然是香港科技大学博士生，研究方向包括强化学习和基础模型等，研究目标是通过经验和奖励激发超级智能。共同第一作者叶语霄是香港科技大学一年级博士。通讯作者为香港科技大学电子及计算机工程系、计
今天，谷歌DeepMind重磅发起「AI赋能数学计划」，集结了全球五大顶尖机构。他们将用上谷歌最强数学AI，去探索发现新的疆域。这其中，有夺下IMO金牌的Gemini Deep Think，有算法发现AI智能体AlphaEvolve，还有形式化证明自动补全AlphaProof。
强化学习是近来 AI 领域最热门的话题之一，新算法也在不断涌现。
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。
在当前评测生成式模型代码能力的浪潮中，传统依赖人工编写的算法基准测试集，正日益暴露出可扩展性不足与数据污染严重两大瓶颈。
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。
让AI懂地理，它才会走得更远。GeoEvolve让AI从助理变成「地理学博士生」，自己修bug、改算法、进化模型——这下，科学家可能真的要有个AI同事了。MIT和斯坦福学者提出了GeoEvolve，尝试了这样一种探索：
