封面图：Securing AI Agents：深入探讨 MCP Authorization https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=a...

作者：TIAMAT | 机构：ENERGENAI LLC | 类型：FAQ | URL：FAQ：Agentic AI Security Threats — Answers to Your Top Questions TIAMAT 分析了 340 多个 agent 部署 i...

导言：NeurIPS 2025提出的下一代AI安全指南强调，随着生成模型日益深入我们的生活，其必要性日益增长。LY Corporation在提供多样的AI服务的同时，也在努力应用最新的安全技术。

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充分利用 OpenClaw：技巧、窍门以及常见陷阱及其避免方法 OpenClaw 是一个基于 Claude Code 等编码代理构建的工具。它可以…

在上一篇文章 https://dev.to/rijultp/understanding-word2vec-part-3-predicting-the-next-word-with-neural-networks-ol7 中，我们看到了下一词预测……

当前的交互模式 在过去的几年里，我们与 AI 的大多数交互遵循相同的模式：1. 你提出问题。2. AI 回答。我…

Google Trends：将“原始”数据转化为真实洞察 > “Google Trends 是市场调研的天赐之物。如果你想了解对某个特定词的兴趣……”

长篇内容的问题 - 文章有数千字。 - 客户邮件在段落间冗长。 - 研究论文跨越数十页。 - Sup...

为什么预执行检查至关重要 大多数人默认信任他们的 AI 代理，但这种做法是颠倒的。能够激发信任的代理并不是……

概述 我们很高兴分享 Granite 4.0 1B Speech https://huggingface.co/ibm-granite/granite-4.0-1b-speech，这是 IBM Granite Speech 系列的最新成员。

Diffusion models 通过噪声降解图像，逆转该过程揭示了跨时间步的信息层次结构。Scale-space theory 展示了类似……

最近在时间序列预测方面的进展日益依赖于预训练的 foundation‑style 模型。虽然这些模型常常声称具有广泛的泛化能力，但存在…

大型语言模型正日益用于金融分析和投资研究，但对其金融推理能力的系统性评估……

自回归（AR）扩散提供了一种有前景的框架，用于生成理论上无限长度的视频。然而，一个主要挑战是保持…

我们能否为 ML 模型训练找到一种网络架构，以优化 Split Federated Learning（SFL）中的训练损失（从而提升准确率）？以及这是否能够…

我们引入结构因果瓶颈模型（SCBMs），这是一类新颖的结构因果模型。SCBMs 的核心假设是因果效应……

最大边际似然估计（MMLE）可以表述为自由能泛函的优化。从这个视角来看，期望最大化（EM）……

我们解决了一个具有挑战性的任务：从混合音频流中为两个交互的、同处的参与者生成完整的3D面部动画。虽然现有的……

问题：我们每月在 AI 代理 API 上花费 198 美元。大部分费用并非来自我们预期的 LLM 调用，而是来自一个被遗忘的代理 …

最近在3D Gaussian Splatting（3DGS）方面的进展已经将重点转向在重建保真度与计算效率之间取得平衡。在本工作中，...

无监督强化学习（Unsupervised reinforcement learning）与可验证奖励（verifiable rewards）相结合的 URLVR 为通过推导奖励来突破监督瓶颈、扩展大语言模型（LLM）训练提供了一条路径。

我们推出 OfficeQA Pro，这是一项用于评估 AI 代理在大型且异构的文档语料库上进行基于事实的多文档推理的基准。该语料库...

近期在统一多模态模型（UMMs）方面的进展显著推动了文本到图像（T2I）生成，尤其是通过整合 Chai……

无模板的可动画头部化身可以通过直接从被摄对象的捕获中学习表情依赖的面部变形，实现高视觉保真度，av...

AI agents 在过去一年里在 software engineering 方面变得出乎意料地熟练，主要归功于 reasoning capabilities 的提升。这引发了一个 d...

确保开放世界视觉识别的可信度需要模型具备可解释性、公平性，并且对分布转移具有鲁棒性。然而，现代视觉系统...

流媒体视频理解通常涉及时间敏感的场景，模型需要精确回答支持的视觉证据出现的时间：回答…

TL;DR - 有泄漏显示，Google 可能会添加显示创作者头像的选项。

大型语言模型（LLMs）能够流利地回答宗教知识查询，但它们经常出现 hallucinate 并 misattribute sources，这尤其导致……

选择优化算法需要在不同问题实例上比较候选者，但部署时的计算预算往往在基准测试时未知。

ABB Robotics 和 NVIDIA 今日宣布了一项突破性的合作，带来工业级的物理 AI https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-phys...

本报告记录了我们小组（名为 SymBa）在哥本哈根举行的 ALICE 2026 研讨会上的工作。受 Nils Aall Barricelli 在 s… 的开创性工作启发。

注意力机制的二次复杂度以及 Key-Value (KV) 缓存的大量内存占用导致了严重的计算和内存挑战。

理解结构化序列信息如何在神经系统中被表示和概括，是建模从声学输入到……的转变的关键。

为什么对你的 AI 搜索进行基准测试很重要 近十年来，我常被问到：“我们怎么知道当前的 AI 设置是否已优化？” 老实说，答案是……很多。

真实 Machine‑Learning 产品在大型科技公司规模化运行的方式 如果你想了解 Machine‑Learning 产品在大型科技公司实际是如何运作的……

在重症监护病房（ICUs）中，实现准确且可解释的死亡风险预测仍然是一个关键挑战，因为电子健康记录的时间结构不规则。

多选背包问题（MCKP）是一类经典的组合优化问题，具有广泛的实际应用。本文研究了一个重要但……

OpenAI 正在收购 Promptfoo，这是一款帮助企业在开发过程中识别并修复 AI 系统漏洞的 AI 安全平台。一旦…

介绍：LLM 的挑战 大型语言模型（LLMs）如 ChatGPT 非常惊人——它们可以写作、编写代码并回答问题。然而，它们有时会…

Guardian Protocol Framework 版本 1.0 – 公开草案

上个月，一个 AI 代理发布了一篇针对软件维护者的抨击文章。它打开了一个 GitHub PR，被拒绝后，又写了一篇博客文章羞辱那个人……

引言：Prompt engineering 常常让人觉得过于复杂，但少数几个简单的习惯就能带来大部分改进。遵循 80/20 rule，少量……

高风险可解释性在医学诊断中的应用 在高风险环境如医学诊断中，用户通常想了解是什么导致计算机视觉模型…

大型语言模型（LLMs）已经改变了软件工程的格局。最近，已经开发了大量基于LLM的代理，以应对真实世界的需求……

两代理审查模式：为何 AI 代理不应验证自己的输出 在 AI 代理系统中，大约在 30 天左右会出现一种微妙的失效模式……

新 AI 代理的第一天不应该感觉像是零日。但对大多数团队来说，情况正是如此。该代理没有上下文、没有历史、没有已学习的偏好。它会询问显而易见的……