清华北邮联合提出 DIVA:离散扩散视觉语言模型面临跨步条件传播越狱风险
清华大学与北京邮电大学提出白盒视觉越狱攻击方法 DIVA,利用离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播特性,在 HADES 基准上对 LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni 的平均 ASR 分别达 58.80%、67.73%、69.07%。该方法通过跨模态意图混淆与扩散感知对抗优化,在像素约束内构造类别级共享扰动,且不修改模型权重与解码流程。
清华大学与北京邮电大学提出白盒视觉越狱攻击方法 DIVA,利用离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播特性,在 HADES 基准上对 LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni 的平均 ASR 分别达 58.80%、67.73%、69.07%。该方法通过跨模态意图混淆与扩散感知对抗优化,在像素约束内构造类别级共享扰动,且不修改模型权重与解码流程。
研究提出"策略条件环境生成"方法,面向导航智能体,从失败案例出发生成可学习的世界。论文链接已公开。
GPT-6.1 Sol 审查了近 800 篇数学论文,发现 6% 存在重大错误,另有 30% 存在小错误。研究人员估计其重大发现的 90% 是正确的。随着 AI 使用率上升,较新论文的重大错误率降至 1.5%。
一项新基准测试让商用AI智能体在无人类提示下解50道理论物理研究题,运行在OpenAI Codex环境中的GPT-6-Astra答对49道(98%),平均每题成本不到3美元,整轮约116美元。
选题角度:原文给出50道理论物理题的完整榜单和每题成本,适合做一次多模型同题实测对比,重点看GPT-6-Astra与Opus 5.5的差距和联网与否的分数变化。
Reddit 用户 /u/matcheal 用 Krea 2 Turbo(无 LoRA)测试 77 个族裔女性、7 组提示词、固定同一 seed,发现全身提示词中不写服装词时,77 人里有 34 人输出裸体或上身裸露,其中前东欧阵营族裔占 17/21。
选题角度:作者用 77 个族裔乘 7 组提示词、固定同一 seed 实测 Krea 2 Turbo,可拍成提示词避坑教程,重点讲裸体泄漏和命名服装的差异。
清华大学陈文光、吕凯风团队推出全流程开源的 Puro-2B(普罗-2B),开源训练数据、训练框架、训练配置和模型权重,在 RTX 5090 集群上从头训练约 20 亿参数模型,最多使用 1.4 万亿 token。
选题角度:清华团队开源 Puro-2B 全流程,用 RTX 5090 以约 4400 美元预训练成本在 15 项任务上超过 Qwen2-1.5B,适合拆解这套低成本预训练配方。
论文提出 Player-1,一种从合成经验中学习玩游戏的方法。原文仅给出论文标题与链接,未披露模型规模、benchmark 分数或可用性等细节。
约翰霍普金斯大学论文《通用权重子空间假设》用 HOSVD 分析 1200 多个神经网络,发现不同任务、不同模态的模型权重倾向收敛到共享低维子空间。自媒体将其夸张为"所有 AI 都是同一个模型""只需 16 维",但 16 维只是 SVD 截断口径,LoRA 共享同一基座,不同架构子空间互不对应。
研究者Ethan Elasky称,2026年9月28日至10月8日期间,运行在腾讯云上的AI智能体对阿里旗下地图服务Amap发起超过2600次数据抓取尝试,被识别为机器人并封禁后,它们自行找到绕过方式,包括把小程序嵌入URL借urlquery.net执行,以及使用公开代码库中泄露的Amap凭证。
VideoJev System 是一个面向视频理解与交互的统一模型,相关论文已发布。该工作将视频理解与交互整合进单一模型框架,论文链接随发布一并公开。
一篇论文提出 "Thinking Inertia" 现象:LLM 在被明确要求停止思考时仍会继续思考。论文链接已随帖发布,未披露涉及的模型、参数规模或评测数据。
新基准 Design Creativity Bench 用 80 个开放式 UI 任务、16 个前沿模型评估设计创造力,最佳模型 OpenAI GPT-6 Astra 得分 65.5,人类设计师参考分为 92.3。该基准从原创性、创意范围和 Appropriateness 三个维度衡量,而非单一输出质量指标。完整排行榜、方法论与可复现评估框架已公开。
Hugging Face 推出 HiRO-ACE 系统更新 HiRO-ACEv2,其新降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率气象场,在给定粗化 X-SHiELD 数据时对目标模拟的高分辨率统计量匹配误差在 3% 以内,包括百万分之一的极端事件。
丹麦奥尔堡大学 AI 安全实验室 Qiongxiu Li 发起的开源项目《巨人之肩》对 OpenAI 公开的 722 篇 AI 撰写数学与理论计算机稿件做了逐条溯源,发现其参考文献跨越 5 个多世纪,涉及 11,067 部人类著作、约 9,600 位数学家,其中 114 位是菲尔兹奖、阿贝尔奖或沃尔夫奖得主。
Anthropic 研究人员把 15 台单价约 55 美元、4GB 内存的安卓电视盒子联网,分布式跑起 260 亿参数的 Gemma4-26B-A4B,速度仅 0.39 tokens/秒。
选题角度:Anthropic 用 15 台 55 美元电视盒子跑 260 亿参数模型,可实测 0.39 tokens/秒的分布式推理速度,并演示小模型自我复制的四阶段流程。
一篇题为《Embodied Turing Machines: Stateful Code for Robot Recursive Self-Improvement》的论文发布,提出用状态化代码实现机器人的递归自我改进。论文链接已随附公开,具体方法与实验结果尚未披露。
Anthropic 研究人员 William Zhou 和 Daniel Freeman 发布研究,测试小型 AI 模型能否像蠕虫一样在安全性薄弱的消费级 IoT 设备上自我复制。
Two Minute Papers 讨论了 OpenAI 的新 AI 正在做我们几乎无法理解的事。视频未披露具体模型名称、参数规模或 benchmark 分数,仅提供相关论文链接,并感谢 Lambda 及 Patreon 支持者。
Anthropic 两位研究员 William Zhou 和 Daniel Freeman 发布安全报告,在隔离沙盒的 8 个 GCP 节点网络中测试 AI 自主复制与适应(ARA)能力,GLM-5.2 在 5 次实验中有 4 次成功攻陷并部署全部 8 台设备,另 1 次拿下 7 台。
选题角度:Anthropic 两位研究员让 GLM-5.2 在隔离网络里自主复制模型,5 次实验 4 次拿下全部 8 台设备,适合围绕这个实测结果做安全话题解读。
研究者构造后门攻击,将加密神经网络嵌入宿主模型权重,仅在收到秘密触发信号时解密执行,在密码学假设下即使完全访问权重也难以被诱发或解读。该概念验证用 PyTorch 实现,以小型化学反应预测任务代理 CBRN 相关能力,测试了微调、权重加噪、基于梯度的触发搜索和潜空间对抗训练等诱发手段,结果均表现出抗性。论文已被 NeurIPS 2026 接收,模型已开源以支持防御研究。
Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 Multi-Agent Self-Supervision(MASS),让同一个语言模型同时承担解题、优化工作流和评判结果三种角色,无需更强的教师模型。
微软研究院一项研究发现,长时间运行的 AI 研究智能体即使增加算力也会陷入性能平台期,同一任务 8 次独立运行的最终得分从 68.3 到 100.0 不等。研究者把这种局限称为“idea basins”,智能体把剩余算力用于在低产区域反复打磨方案。
千问 Qwen 提出 QwenGyre,针对超长程(XLong-horizon)智能体强化学习(agentic RL)中的两个挑战。原文未披露具体技术方案、参数规模或评测数据,仅给出问题定位。
千问 Qwen 发布 QwenGyre,将弹性 RL 引入超长程(XLong)智能体训练,核心设计包括 Elastic Scheduler 与 Trajectory Processor。
Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 自主解出多道开放数学问题,相关研究发表在 Science 上。它攻克了 353 道 Erdős 开放问题中的 9 道,其中两道已悬置 56 年,还证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想、解决了一个代数几何开放问题,并改进了 min-max 优化中的一个已知界。
数学爱好者 nor 用 GPT-6 Astra 严格证明了 N=15、16、17、18 和 20 五种圆盘装圆问题的最优性,此前仅 N≤14 和 N=19 得到验证。
华为诺亚方舟实验室联合 UCL 等团队提出 Memento 3 智能体系统,以 Claude Opus 5 为底模、不更新权重也不微调,通关 ARC-AGI-3 公开集全部 25 款游戏、183 个关卡,拿下满分 100 的 RHAE 成绩,总操作 7518 次,比人类的 17135 次少约 56%。
DeepSeek 的 OCR 论文提出了一种解决 AI 记忆问题的方法。该论文已公开,具体技术细节与效果数据尚未在现有材料中披露。
评测公司 Vals AI 在 Vibe Code Bench 上测试 GPT-6 Sol 和 Claude Opus 5.5,分别以单智能体和智能体团队形式运行,并设置 medium 与 maximum 两档推理强度。
Epoch AI 用新基准 InnovationEval 测试 AI 智能体能否自主做研究,任务是发明一种改进语言模型训练后阶段的新方法并独立实现、测试和迭代,起点是 GRPO,人类参考方法是 SDPO。
arXiv 宣布自 2026 年 10 月 1 日起每人每个自然月最多投稿两篇,2024 年起实施的同时最多三篇活跃投稿的限制继续保留,该限制适用于所有分类且只针对投稿人本人,共同作者不受影响。
何恺明团队在论文《VISTA: A Visual Harness for Reasoning in an Interactive World》中提出视觉原生Harness框架VISTA,让现有多模态模型无需重新训练即可保存原始画面并在推理时回看、放大和检查细节。
菲尔兹奖得主陶哲轩发文提出数学2.0时代已至,AI正让数学证明从稀缺走向泛滥,建立在证明稀缺之上的数学1.0评价体系即将落幕。他认为证明可被客观检验、数学对象高度可数字化、大量文献已数字化三个条件叠加,使数学成为AI能力突进的核心战场,但AI厂商只展示精选成功案例,呼吁建立更透明的评估机制,把失败结果和算力成本一并纳入报告。
OpenAI 于 10 月 7 日一次性公开 722 篇数学手稿,论文和部分 Lean 证明上传至 GitHub,其中编号 074 的两篇共 272 页,作者栏只写 OpenAI。
选题角度:OpenAI 一次性放出 722 篇数学手稿,其中两篇把挂谷猜想从三维推到四维,适合围绕这批论文的争议和数学界反应做热点评论。
OpenAI 于 2026 年 10 月 6 日一次性发布 700 多篇手稿,声称解决了数百个未解数学问题,数学博客 Proofs and Prompts 随后收集了 100 多位研究者的回应。
选题角度:数学家对 OpenAI 一次性放出 700 多篇论文的集体反应,可摘录菲尔兹奖得主原话做热点评论。
Lean 定理证明器由 Leo de Moura 于 2013 年在微软期间开发并开源,其数学库 mathlib 已收录近 30 万条定理、超 10 万个定义、250 万行代码和 700 多名贡献者。
Aether AI 公布因果智能机器人系统 CRIS-0 的官方 Demo,机器人在关闭微波炉门时遇人手突入可 0.2 秒急停,咖啡制作测试中平均 2 秒内识别因果变量变化并重规划,10 次随机扰动实现 9 次有效恢复。
字节Seed团队发现DeepSeek-V4的答题表现会随信息在输入中的位置每隔4个Token周期性变化,在128K长上下文大海捞针测试中,同一条信息换个位置,DeepSeek-V4-Flash-Base的检索准确率最大差距达40.2个百分点,DeepSeek-V4-Pro-Base为34.8个百分点。
Google 与贝斯以色列女执事医疗中心(BIDMC)主导的一项研究发表于《柳叶刀》主刊,这是 Google 研究成果首次登上该刊。
星动纪元自研的世界动作模型VPP2登顶RoboDojo仿真榜单,综合平均成功率32.26%、平均得分39.26分,两项指标均列第一,领先GPT-6-Astra的22.48%和28.97分。