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Liquid AI推出LFM2-VL模型，让智能手机拥有快速视觉AI能力
Liquid AI发布了新一代视觉语言基础模型LFM2-VL，专为智能手机、笔记本电脑和嵌入式系统等设备高效部署而设计。该模型基于独特的LIV系统架构，GPU推理速度比同类模型快2倍，同时保持竞争性能。提供450M和1.6B两个版本，支持512×512原生分辨率图像处理，采用模块化架构结合语言模型和视觉编码器。模型已在Hugging Face平台开源发布。
当善良声音变身恶意武器：AIM Intelligence团队揭秘音频AI的隐藏危机
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞，开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容，成功率超过86%，完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险，对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
阿里团队推出DeepPHY：首个专门测试AI视觉模型物理推理能力的综合评估平台
阿里团队推出首个AI物理推理综合测试平台DeepPHY，通过六个物理环境全面评估视觉语言模型的物理推理能力。研究发现即使最先进的AI模型在物理预测和控制方面仍远落后于人类，揭示了描述性知识与程序性控制间的根本脱节，为AI技术发展指明了重要方向。
新加坡国立大学团队揭示：让AI既能看又能做的视觉强化学习新突破
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展，涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向：多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型，分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进，并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战，为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
微软8月补丁修复8个关键远程代码执行漏洞
微软八月补丁星期二更新修复了超过100个漏洞，其中包括8个关键的远程代码执行漏洞，影响DirectX、Hyper-V、Office等多个产品。此外还修复了Windows NTLM权限提升漏洞、Hyper-V信息泄露漏洞等。值得关注的是Windows Kerberos权限提升漏洞CVE-2025-53779，虽然已有公开利用代码但暂无实际攻击证据。SharePoint的两个漏洞也需重点关注，特别是RCE漏洞CVE-2025-49712可能与已知认证绕过漏洞组合使用。
浙大团队揭秘：为什么AI机器人在现实世界中总是“掉链子“？OmniEAR基准测试暴露惊人真相
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示，即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率，但面对需要从物理约束推断行动的任务时，成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力，监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微，表明当前架构存在根本局限性。
Google Photos经典搜索功能快速恢复方法：替代Ask Photos生成式AI搜索
Google Photos推出快速修复方案，允许用户重新启用经典搜索功能，替代此前推出的"Ask Photos" Gemini AI搜索工具。这一调整回应了用户对传统搜索方式的需求，为那些更偏好直接关键词搜索而非AI对话式查询的用户提供了选择。
AI模型训练中藏着的秘密巨人：纽约大学和Aimpoint Digital Labs发现Transformer里的“超级激活“如何悄悄控制整个模型
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律，研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是，通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等，可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为，为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。
SiMa.ai发布新一代物理AI系统级芯片正式投产
人工智能芯片初创公司SiMa Technologies宣布其第二代系统级芯片平台MLSoC Modalix正式出货，专为多模态物理AI工作负载设计。该芯片可嵌入机器人、工业设备和车辆等设备中，支持运行大语言模型、卷积神经网络等多种AI算法。芯片采用低功耗设计，能在边缘设备上直接处理传感器数据并运行AI模型，无需依赖云端处理，有效降低延迟。
浙江大学团队发布OS Agents全景调研：让AI助手像钢铁侠贾维斯一样操控电脑手机
这项由浙江大学等多家机构联合完成的大规模调研首次系统性梳理了操作系统智能体这一前沿领域，全面分析了基于多模态大语言模型的AI助手如何像人类一样操作电脑手机。研究涵盖了技术架构、训练方法、评估体系和发展挑战，为实现类似贾维斯的智能数字助手提供了完整的技术路线图。
Ai2发布开源AI模型，让机器人在3D空间“规划“动作
西雅图AI研究机构Ai2发布MolmoAct 7B，这是首个动作推理模型，能让机器人在执行任务前进行"思考"和规划。该模型可将自然语言指令转化为3D空间中的运动轨迹，通过1800万样本在256个H100芯片上训练完成。在SimPLER基准测试中达到72.1%的任务成功率，超越了谷歌、微软等公司的同类模型。
让机器学会记忆：浙江大学团队打造智能体的“程序性记忆“大脑
浙江大学和阿里巴巴团队开发Memp框架，为智能体构建程序性记忆能力。该系统通过构建、检索、更新三个模块，让智能体从过往经验中学习，显著提升任务成功率50%，执行效率提升一半。更重要的是，强模型的记忆可传递给弱模型，实现经验共享。这项研究为构建具有持续学习能力的智能系统开辟新路径。
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