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。
OpenAI完成史上最重要的一次组织架构调整后，紧接着开了一场直播。首次公开了内部研究目标的具体时间表，其中最引人注目的是“在2028年3月实现完全自主的AI研究员”，具体到月份。
刚刚，这样一个消息在 Reddit 上引发热议：硅谷似乎正在从昂贵的闭源模型转向更便宜的开放源替代方案。
火爆只是表象，邀请码没这么厉害。
今天推荐一个 Dense Image Captioning 的最新技术 —— CapRL (Captioning Reinforcement Learning)。CapRL 首次成功将 DeepSeek-R1 的强化学习方法应用到 image captioning 这种开放视觉任务，创新的以实用性重新定义 image captioning 的 reward。
在文化遗产与人工智能的交叉处，有一类问题既美也难：如何让机器「看懂」古希腊的陶器——不仅能识别它的形状或图案，还能推断年代、产地、工坊甚至艺术归属？有研究人员给出了一条实用且富有启发性的答案：把大型多模态模型（MLLM）放在「诊断—补弱—精细化评估」的闭环中训练，并配套一个结构化的评测基准，从而让模型在高度专业化的文化遗产领域表现得更接近专家级能力。
直到我看到 Dedalus Labs 宣布完成 1100 万美元种子轮融资的消息，才意识到有人正在系统性地解决这个问题。这家由 Cathy Di 和 Windsor Nguyen 创立的公司，正在构建一个基础设施层，让开发者能够用 5 行代码就搭建起一个功能完整的 AI agent。这不是夸张的营销话术，而是他们真正在做的事情。
AI大house真来了。
凌晨三点，一个用户在 ChatGPT 的对话框里输入，「我已经没有办法再坚持了。」
当地时间 10 月 27 日，埃隆·马斯克为互联网带来了一个新的知识工具。这位亿万富翁名下的人工智能公司 xAI 推出了 Grokipedia，一个由 AI 生成的在线百科全书平台。马斯克在社交媒体 X 上宣称，这将是对维基百科（Wikipedia）的“巨大改进”，甚至称其为实现 xAI“理解宇宙”目标的“必要步骤”。但这个雄心勃勃的项目在上线几小时后就引发了争议。
