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LLM安全评估新范式：统计认证与概率安全界限
给LLM安全评估装上“统计学安全带”：一篇论文如何用数学保证模型不“越界” 在人工智能领域，我们常常面临一个令人不安的现实：大语言模型（LLM）就像一个博学但不可预测的脱口秀演员，
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阅读全文 →PyroDash：基于 Token 级协作的“大小模型”协同推理框架
PyroDash：一种无需路由器的 Token 级大小模型协同推理新范式 在 2026 年 7 月 22 日，Niqi Lyu 及其研究团队向 arXiv 提交了一篇名为《Pyro
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阅读全文 →AI生成内容如何重塑图书市场：一项基于1.4万种自助出版小说的实证研究
AI“洪水”淹没图书市场？最新研究揭示生成式AI如何稀释创意经济 当你能以近乎零的成本批量生产出成千上万部长篇小说时，一个令人不安的问题随之而来： 这些被部分评论家贬低为“数字垃圾
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阅读全文 →让LLM像人一样“总结经验”： experiential abstractions 提升推理能力的实证研究
让LLM像人一样“总结经验”：Experiential Abstractions 提升推理能力的实证研究 在人类认知中，我们擅长将过往经验提炼为可复用的抽象知识——无论是解决复杂问
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阅读全文 →LKValues：将大型语言模型与斯里兰卡社会价值观对齐
打破西方中心主义：LKValues 如何为斯里兰卡乃至全球低资源语言重塑 AI 价值观对齐 在大型语言模型（LLM）飞速发展的今天，一个长期被忽视的问题日益凸显： AI 的“价值观
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阅读全文 →Know Your Agent：AI Agent 侦察驱动渗透测试框架发布
近日，一项题为《Know Your Agent: Reconnaissance-Driven Pentesting of AI Agents》的研究论文在 arXiv 平台公开。该
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阅读全文 →DocOps：首个可验证的自主智能体文档操作基准测试，揭示复杂任务中的三大失败模式
前沿智能体的文档操作困境：DocOps基准测试揭示三大失败模式 在通用人工智能助手和自动化复杂工作流的愿景中，能够可靠地操纵数字文档是一项核心能力。然而，现实往往比愿景骨感。202
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阅读全文 →JANUS框架：为长周期智能体安全提供前瞻性风险预判
JANUS 框架：为长周期 AI 智能体装上“前瞻雷达” 在人工智能从“聊天机器人”向“自主智能体（Agent）”演进的今天，我们面临着一个全新的安全挑战。当 AI 不再只是生成一
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阅读全文 →UAI 2026 接收 ERQDP：一种无枚举、无采样的风险敏感长期序列决策方法
UAI 2026 接收 ERQDP：一种无枚举、无采样的风险敏感长期序列决策方法 在人工智能与强化学习领域，如何在存在风险（Risk）的情况下进行长期的序列决策，一直是一个极具挑战
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阅读全文 →MOF-Sleuth：通过工具引导奖励对齐实现可解释的 MOF CIF 细粒度审计
MOF-Sleuth：当大模型遇上晶体学，如何用“法医级”审计破解 CIF 数据信任危机？ 在计算化学与材料科学的浩瀚星空中，大型金属有机框架（MOF）数据库无疑是最耀眼的星辰之一
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阅读全文 →SenWorld：用数字孪生生成高保真评估数据，解决隐私与评测的矛盾
SenWorld：用数字孪生生成高保真评估数据，解决隐私与评测的矛盾 在智能手机个人助理（Personal Assistant, PA）的研发中，一个核心痛点长期存在： 如何在不侵
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阅读全文 →从“结构单一”到“系统之系统”：AI 架构的结构性反思
摘要： 2026年7月，Jaeho Seol 在 arXiv 上发表了题为《The Giant Hippocampus: From Structural Monoculture t
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阅读全文 →图结构化经验复用：让多智能体在动态制造中“从记忆中学习”
图结构化经验复用：让多智能体在动态制造中“从记忆中学习” 在多智能体强化学习（MARL）的工业落地场景中，一个长期被忽视的问题是： 系统是否具备“经验复用”的能力？ 2026年7月
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