总结与展望 研究人员提出BadDLM，首个面向扩散语言模型的统一后门框架。

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过去几年，大模型领域最成功的经验总结莫过于「Scaling Law（缩放定律）」。

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SafeClawArena共406道题，分布在四个维度、24个子类中。

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在内部知识问答这种高频轰炸的场景里，命中率能稳定在20%到30%。

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这是一张彻头彻尾的空头支票，五角大楼想怎么用Gemini，谷歌根本无权干涉。

在这一双向融合中，「AI友好的本体框架」成为一个关键的工程命题。

Scott事后说，这是他所知的第一起「AI在真实世界里主动攻击一个人声誉」的失配案例。

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」 OpenAI的Aaron Lou用内部Codex（无网络搜索）从零推导出本质相同的反例，完整写出策略与证明，还给出可复现的数学推导（从三次因式分解到仿射坐标变换）。

实际上，模型公司的智能不等于企业的智能。

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更要紧的是，它找完会回头验一遍：计划里要填的每一格证据都填上了吗？不够，就在检索侧继续补。

多出来的用量，正是从这里冒出来的。

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作为对照，其余十个模型在200次测试里，隐蔽破坏是0次。

一手实测：真能用 我们第一时间对该功能进行了简单实测。

这不仅费时费力，还会累计误差。

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Friar开篇就说，她在各处听到CFO们问的是同一个问题：怎么让AI这笔钱花得更值。

而这一次，变了。

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但当VLA模型真正部署到机器人上时，一个关键瓶颈会立刻显现：机器人完成任务的总时间，不只取决于每次推理有多快，也取决于策略到底需要执行多少次推理、多少个真实物理动作。

他还专门录制了视频，逐帧测试Gemini 3.6 Flash在空间关系理解上的表现。

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在适应新场景时，WAM预训练的庞大模型参数被冻结（绝对保全了通用的物理常识和视觉推理能力）。

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你只知道花了多少，却不知道值不值 开头那张让大厂高管夜不能寐的账单里，其实藏着两个问题：钱花在哪了，和这钱花得值不值。

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满足了猜想的前提条件，那么它可逆吗？ Fable 5简单明了地指出了它的非单射性——这个函数将空间中三个截然不同的点：(0, 0, -1/4)、(1, -3/2, 13/2) 和 (-1, 3/2, 13/2)统统映射到了同一个图像点：(-1/4, 0, 0)。

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Flexion 的公开 Demo 跑在第三方硬件宇树 G1 上，任务以户外拾取、搬运包裹为主，时长和复杂度与逐际动力和 Figure 的家庭长程任务有一些差距，全身运控的稳定性和精度也受限于第三方硬件。

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各有各的强项，也各有各的天花板： 领域专用模型（AlphaFold 3、ESM3）：在蛋白质等特定对象的预测任务上做到了极致，但能力也被严格局限在单一对象和任务形式上； 工具增强型通用模型（GPT-Rosalind、Claude Science）：凭借外部工具链灵活切入科学场景，但其科学能力仅寄生于工具，模型本体并未深化对科学的本质理解； 科学语言模型（NatureLM、LOGOS、BioMatrix）：试图将蛋白质、分子等转化为符号序列进行跨对象的统一联合建模，但目前的探索仍主要停留在表征层面。

参考资料： https://x.com/eknight/status/2075643450196971805 https://x.com/SebastienBubeck/status/2075596982622835006?s=20 编辑：Aeneas新智元报道 这个月刚过半，AI圈就已经卷出天际了！ Fable 5、GPT-5.6全量开放，Grok 4.5逼平Opus级，Meta下一代Muse Spark重返赛场。

这是他们的房子，有可能是公寓，有可能是别墅。

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哑光纸盒、烫金字、薄胎白瓷、胡桃木桌、袅袅茶汤蒸汽——五种质感堆在一张图里，任何一处露出塑料感就废了。

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大佬表示，按谷歌常规的6个月训练节奏，说不定年底，就能看到Gemini 4了。

想推给客户的产品，一定是自己先足够深、足够广地用过。

CNBC 随后在同日发布了访谈视频。