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对话邓智航|以「龙虾」为起点,起底从单个 Agent 到 Agentic Web 的安全重构
安全问题不再局限模型,而是系统中的控制权之争。作者丨郑佳美编辑丨岑 峰OpenClaw 的爆火,让一个原本更多停留在技术圈内部的变化,突然变得具象起来。当一个 Agent 可以跨应用执行任务、调用工具、在几乎没有人工干预的情况下完成复杂流程时,人们第一次直观地看到:AI 正在从“生成内容的工具”,转变为“参与行动的主体”。也正是在这一刻,安全问题迅速被推到前台。但一个更值得注意的现象是,在几乎所有关于 Agent 安全的讨论中,问题的定义仍然高度集中在模型层面:输入是否被注入、输出是否越界、对齐是否失效。这种讨论路径本身并没有错,但它隐含着一个前提,即安全问题主要发生在“模型”这一单点之上。问题在于,这个前提可能正在失效。当 Agent...
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清华刘洋团队论文:揭示为何 70B 的医疗模型,反而不如 8B 会问诊丨ICLR 2026
DOCTOR-R1:将临床问诊建模为 POMDP,用强化学习训练会动态提问的医疗智能体。作者丨郑佳美编辑丨岑 峰在医疗人工智能的发展历程中,能力评估方式在很大程度上塑造了技术演进的方向。过去相当长一段时间里,医疗 AI 的进步主要围绕医学知识获取与推理展开,模型是否“足够聪明”通常通过医学考试题、临床问答数据集等静态基准来衡量。在这一评价框架下,模型只需在信息完整、问题封闭的条件下给出正确答案,便被视为具备较高的医疗能力。随着大语言模型的兴起,这一路径迅速取得突破性进展,多种系统在 MedQA 等测试中达到甚至超过人类专家水平,使得“医疗 AI...
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腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究:将纠错纳入策略空间,Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
智能体性能优势并非来自更多尝试,而来自对失败路径的精确处理。作者丨郑佳美编辑丨岑 峰过去几年,大语言模型的能力提升主要依赖参数和数据规模的扩张。但当模型逐步被用于研究助理、网页搜索和复杂决策支持等真实任务时,这条路径开始显露边界。这类场景往往要求模型在开放环境中进行多轮搜索与推理,使搜索增强推理成为主流范式,同时也暴露出一个核心问题:模型在长链搜索推理中的失败,往往不是因为推理能力不足,而是无法有效处理错误在推理过程中的出现与传播。在现实任务中,搜索结果不可避免地包含噪声,一旦早期某次检索或信息采信出现偏差,后续推理就可能在错误语义空间中不断自洽,最终生成看似合理却偏离问题的答案。然而,现有训练方法通常只依据最终答案是否正确进行优化,使“偶然成功”的轨迹与“搜索路径可靠”的轨迹获得相同反馈,长期来看反而削弱了模型对中途错误和搜索质量的约束。这也是多轮搜索、多跳推理任务中性能崩溃呈现系统性特征的重要原因。在这一背景下,MBZUAI 、港中文和腾讯混元组成的联合团队提出了《Search-R2: Enhancing Search-Integrated Reasoning via...
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「一脑多形」圆桌:世界模型、空间智能在具身智能出现了哪些具体进展?|GAIR 2025
世界模型解决具身智能相关问题,会不会距离太远? 讲座完整视频,详见链接:https://youtu.be/txv3B90DlQQ作者丨张进编辑丨林觉民在 12 月 13 日举行的第八届GAIR全球人工智能与机器人大会"数据&一脑多形"分论坛上,一场有关"一脑多形"的圆桌论坛,将整个会场气氛推向高潮,在英诺天使基金 ED 王建明的主持下,浙江大学控制学院副教授,微分智飞创始人高飞,宁波东方理工大学助理教授金鑫,上海人工智能实验室青年科学家王靖博三位嘉宾围绕着具身智能、空间智能、世界模型等话题进行了热烈讨论。通过主持人特有的投资人式、抽丝剥茧的提问,围绕着几位学者的研究和创业方向,我们可以了解到当下最火热的世界模型、空间智能在具身智能领域的研究进展和细节,从而得以穿透资本笼罩在世界模型、空间智能的迷雾,看到具身智能当下遇到的挑战与机遇。 ...
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Manus走了,原生Agent登场:“AI助手”的第三次重新定义
回顾过去十几年,市场对“AI助手”的想象经历过三次大规模的预期校准。 第一次是 Siri 诞生时,语音控制带来了交互的新鲜感,人们以为电影里的智能管家 Jarvis 就在眼前,但随后发现它更多时候只是一个语音闹钟; 第二次是 ChatGPT 横空出世,流畅的对话与推理能力让人觉得 AI 终于有了“脑子”,但很快市场意识到,它依然只是一个在对话框里坐而论道的智者,看不到对话框之外的世界。 2025 年初,Manus 的出现,让 Agent 的概念有了实感。这一次的冲击不同以往 — — 很多人第一次看到 AI 不仅在“说”,而且在“做”。它当着你的面打开浏览器、编写代码、调试错误、甚至因为网页加载太慢而主动刷新。 当 Manus 的热度随着被收购而逐渐平息,人们才发现,无论技术外壳如何变迁,人类对 AI助手的核心渴望从未改变:用户不只想要一个仅仅能听懂话的陪聊,也不只想要一个会在黑底白字界面里写代码的极客工具;大家想要的,一直都是一个更聪明、真正能把活儿干完的帮手。 随着 Manus 完成它的历史使命,Agent 的下半场大幕正在拉开。 01Manus...
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