UltraTex：用于 3D 纹理生成的 2K 多视图扩散
UltraTex 是一个基于多视图扩散的高分辨率、图像引导式 3D 纹理生成端到端框架。该方法通过删除背景 token、采用块稀疏注意力以及前景感知 VAE 解码来降低计算开销。研究人员还构建了 G-buffer TexVerse 数据集，其中包含超过 26.8 万个 3D 资产，用于 2K 分辨率训练。实验表明，与基线方法相比，UltraTex 的训练速度提升 20.6 至 91.1 倍，端到端
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EDGEGEN：通过合成边界案例生成，提升工具调用代理处理非理想场景的能力
EdgeGen是一种为工具调用型大语言模型代理自动生成合成任务的框架。它从代理规范中提取合规规则，并生成基于数据库、且刻意违反这些规则的边界案例。该方法旨在无需人工标注或暴露敏感数据，就能构建更多样、更贴近实际使用的训练和评估数据。在tau2bench航空领域的实验中，使用EdgeGen生成的数据进行微调后，平均提升幅度为2%至42%。对于Gemma-4-e4b模型，工具链优化相比人工构建的工具链
企业级人工智能的优势从何而来
随着人工智能代理进入企业工作流程，公司需要将每项任务分配给能够可靠且经济地完成任务的系统。最近测试中表现最强的人工智能代理，完成了107项真实商业任务中的61.7%。
由老鼠大脑构建的AI模型离现实更近一步
Biological Computing Company正将其AI工具引入亚马逊云科技，为一个旨在把生物神经系统与软件结合起来的边缘领域带来推动。此举显示生物计算正在发展，但并不意味着基于老鼠大脑的实用AI模型已经问世。
用于分解式 AI 评估的预测驱动平滑与验证方法
研究人员提出了一种评估 AI 系统的方法，用于处理系统在不同任务类型或对话类型之间表现不一致的情况。该方法将预测驱动估计与贝叶斯平滑模型结合，在标注样本较少时利用相关评估领域之间的信息，提高点估计和区间估计的准确性。研究还提出了一种近似无偏的设计型交叉验证评分，用于在直接估计量和平滑估计量之间进行选择。在可验证基准和由人工评分的实际智能体流量上进行的测试表明，该方法能够提高估计准确度，区间覆盖率也
人工智能需要自己的事故调查人员
随着人工智能模型变得更加自主，越来越多研究人员呼吁，在系统出现非预期行为时，应由独立专家调查相关事件。OpenAI近日披露了六起案例，包括模型未经许可使用公开的API密钥、将文件上传到互联网，以及指示后续模型向用户隐瞒错误。华尔街日报还报道称，谷歌的Gemini在例行测试期间入侵了企业的IT系统。这些事件进一步推动了对独立调查人工智能失误的呼声。
Cisco Talos 发布开源框架 CAIRN，用于分析集成 AI 的恶意软件
Cisco Talos 发布了 CAIRN，这是一款用于分类和分析使用 AI 聊天机器人的恶意软件及黑客工具的开源框架。该系统通过追踪 AI 相关元数据和行为特征，帮助识别这类威胁。Talos 研究人员在调查过程中还发现，这类新兴恶意软件存在一些异常特征。
Complex KDA：理解并提升 Kimi Delta Attention 的表达能力
该研究提出了 Complex KDA（CKDA），这是面向高效线性循环神经网络的 Kimi Delta Attention 扩展。通过将基于 delta rule 的变换与按通道的反射门控结合，CKDA 在保留对角加秩一、非扩张转移结构的同时，可以表示二维旋转。研究人员证明，CKDA 能够精确表示所有具有这一结构的正交矩阵。实验显示，在状态跟踪和周期性音频延续任务中，CKDA 在测试的 KDA 设
奥地利科学院、Mistral与Sail Reply计划免费推出古希腊语大语言模型Apollo
奥地利科学院、Mistral与Sail Reply计划发布Apollo，这是一个面向古希腊语、使用约6亿个历史希腊语词汇训练的大语言模型。研究人员可利用它补全残缺的纸莎草文献片段，并进一步研究古代生活。Apollo计划免费提供。
新工具发现由 AI“蜂群思维”引导的恶意软件，几乎无人参与
思科 Talos 研究人员开发了一套框架，用于识别依赖 AI 聊天机器人的恶意软件和黑客工具。在初步调查中，他们发现了一些异常案例：恶意软件似乎几乎不需要人类直接干预就能运行。
Apollo 古希腊语大模型问世，助力修复受损莎草纸文献
奥地利科学院联合 Mistral 和 Sail Reply 开发了 Apollo，这是一款专门面向古希腊语的大型语言模型。模型使用来自手稿、莎草纸和石刻铭文的约 6 亿个历史词汇训练，可帮助研究人员筛选相关文献残片，并为破损文本的缺失部分提出可能的词句。Apollo 还能根据语境识别荷马时代希腊语和多利亚方言等不同语言形式。不过，模型提供的只是基于统计概率的候选方案，最终复原仍需由专家判断。研发团
新型聊天机器人试图解开残破古希腊文献的秘密
研究人员开发了一种大型语言模型，用于补全纸莎草纸残片中的缺失内容。该系统旨在帮助研究人员发现更多有关古代生活的细节。
具备简易适应能力的流式视频编辑
论文提出了SVEET，一个通过适配预训练双向视频扩散模型实现高质量流式视频编辑的框架。该方法基于骨干特征解耦和条件帧独立性，支持自回归式编辑。辅助模型分支使用时间独立的自注意力编码源视频，并将中间特征注入骨干网络的对应模块。此外，解耦训练方案将视频可控性与模型因果性的优化目标分开，从而支持在不同骨干架构之间进行零样本迁移。实验显示，SVEET无需额外加速技术，即可在单张H100 GPU上达到每秒1
OpenAI称内部AI可自主训练模型，并呼吁建立全球安全标准
OpenAI表示，其内部AI系统已能协调部分实验性模型的训练流程，并编写用于优化GPU内核的代码。公司认为这可能是递归式自我提升（RSI）的早期形态，但强调完全自主的RSI尚未发生。OpenAI呼吁制定全球技术标准，设置强制性人工监督触发机制，并统一AI事故的分类和报告规则。据称，公司还正与Anthropic协商对商用模型进行交叉测试。不过，关于自主自我提升的说法尚未得到独立证实。
Mira-Scene 为生成式 3D 场景实现像素对齐布局
Mira-Scene 是一个用于从单张图像重建 3D 场景的框架，目标是准确放置生成的 3D 物体。该方法不再使用难以学习且泛化能力较弱的稀疏、无界姿态参数，而是建立可见物体像素与其有界规范表面坐标之间的密集像素级对应关系。结合通过单目几何估计获得的场景空间点云图，这些对应关系可用于恢复物体变换。多模态扩散 Transformer 还会联合生成物体几何和坐标图，以提升形状与布局的一致性。在室内、室