孟加拉国农村医院开药现场药物不良反应安全核查系统：一项可行性研究
为孟加拉农村医院设计手机安全核查系统：处方拍照识别成分，匹配患者严重反应史，仅高危预警，做可行性评估。
语义数据处理系统的组合式在线学习
大模型调用昂贵且延迟长，可在往返中更新轻量学习器；组合式在线学习框架在生产中组合三类组件，取得约8倍加速。
词元级广告
词元级广告机制LAMA，将广告主影响嵌入生成过程，满足激励相容与近似最优福利，提升收益及质量。
安全性不具有组合性：自主大语言模型智能体的非衰减循环状态
跨迭代攻击下，轨迹级监控检测率等于误报率；保留非衰减循环状态可恢复安全，并把未授权操作数界为常数。
使临床语言模型可审计：概念引导的微调实现稳健预测
提出CAST框架，用稀疏自编码器暴露可审计特征，微调时抑制模板等伪影，提升部署鲁棒性并留审计轨迹。
转导语言模型的随机估计
提出基于不放回重采样和包含概率倒数的递归加权，得到目标前缀概率的无偏估计，计算-方差更优，比阈值剪枝快数个数量级。
主动感知表征植物胁迫异质性
自主机器人平台结合3D重建与运动规划，对叶片进行靶向叶绿素荧光测量，实现高分辨率生理表征。
椭球拟合的普适性与尖锐阈值
随机向量椭球拟合存在尖锐相变，阈值仅依赖四阶矩，高斯情形为1/4，并给出不可满足区的最优误差。
PLCBench：自主LLM代理能否将PLC访问转化为持续的物理影响？
首个真实硬件在环框架，评估自主代理从网络到持续物理影响能力。240次实验31.3%成功，丰富观测提升成功率。
语言模型如何组织与结构化道德知识
语言模型对道德知识的表征既非单一检测器也非彼此孤立，而是共享正成分的多维几何结构，且早于训练饱和形成。
分布强化学习中分位数时序差分学习的有限样本分析
同步分位数时序差分学习获全局有限样本保证；其波动不依赖分位数个数，区分局部随机与全局样本复杂度。
大语言模型在数字EDA中的角色转变：从生成到编排
LLM在EDA中从生成器、智能体走向编排者，需突破语法陷阱，构建物理感知的标准编排器以提升工业设计可靠性。
STEP：基于多模态大语言模型的状态感知任务估计与规划用于人机协作
提出STEP方法，让多模态大模型显式估计状态及转移，提升机器人任务规划的可执行性与收敛性。
面向好友推荐的图神经网络扩展：多哈希用户嵌入与时序邻居采样
提出可扩展GNN推荐系统，多哈希嵌入减98%存储，时序采样优化，在线好友添加增16%。
基于条件扩散从原始散射事件学习横动量分布
条件扩散模型直接从原始SIDIS事件映射到TMD PDF，无需函数假设，少量数据即可可靠估计不确定性
三维与二维圆心精确测量及其在激光雷达-相机外参标定中的应用
提出基于共形几何代数与RANSAC的三维圆心估计及弦长方差二维圆心估计，提升激光雷达-相机外参标定精度。
CritICL：利用小语言模型失败模式的推理时弱到强泛化
CritICL利用小模型失败模式作指导，通过批判式上下文学习提升推理，性能优于标准ICL，媲美测试时扩展，成本更低。
基于Transformer的联邦对抗训练
提出FedWAvg聚合，提升视觉Transformer联邦对抗训练在非独立同分布数据上的鲁棒精度。
CollaFuse: 协同扩散模型
提出CollaFuse，基于分割学习实现分布式协同扩散模型训练，减轻客户端计算负担，减少数据共享，提升性能。
从准确性到鲁棒性：数学推理中基于规则与模型的验证器研究
规则验证器误判等价答案，模型验证器易受奖励欺骗，需兼顾准确性与鲁棒性。
基于记忆幺半群的循环强化学习
提出记忆幺半群框架，将循环更新视为幺半群，改进循环强化学习批处理，提升样本效率与回报，简化损失实现。
ReLATE：通过安全高效学习稀疏编码加速张量分解
该框架通过无监督学习生成安全高效稀疏编码，加速张量分解，零推理开销，性能比专家格式最高提升2倍。
MODIS：面向小样本与非配对数据集的多组学数据整合方法
提出MODIS半监督框架，利用大数据库辅助训练，实现小样本非配对多组学数据的对角线整合，抗类别不平衡，适用于罕见病研究。
普通Transformer可成为强大的图学习器
仅需三个简单修改，普通Transformer即可成为强大图学习器，媲美复杂图模型。
用于理解模型行为的引导式数据生成
提出生成输入分布的方法以理解模型行为，涵盖标签预测、模型分歧、扰动敏感和风险预测。
AirLLM：基于扩散策略的自适应LoRA，用于大语言模型的空中远程微调
采用分层扩散策略优化低秩自适应配置经近端策略与扩散模型细化降低传输成本并提升远程微调性能
线性模型与ReLU神经网络上的可证明单样本投毒后门攻击
可证明：仅一个毒样本即可向线性模型和MLP注入后门，无需单点信息，后门零错误且不影响良性任务。
残差奖励模型：利用先验知识实现机器人中高效的基于偏好的强化学习
残差奖励模型将奖励分解为先验与残差，利用先验提升偏好强化学习样本效率，仿真和实物机器人验证有效。
中文标题
法官阻止五角大楼将Anthropic列入黑名单，称其国家安全供应链风险认定“非法且毫无根据”。
@svpino：这不仅仅是又一个编程代理
与Claude Code+Opus 4.8相比，PRAXIST在75项任务中获49金（对手35金），成本约3千美元（对手约3.8万），性能更优且成本仅为约十二分之一。
AI、运动员与Keith Rabois：StrictlyVC 9月10日重返纽约
StrictlyVC 9月10日重返纽约西村，邀Keith Rabois等六位嘉宾谈AI、体育投资、社区、风投与政治，附餐饮社交。
支持泰国下一代AI初创企业
OpenAI与泰MHESI推出八周加速器，助10家健康、保健及教育初创将AI原型转化为可信产品。
VGI-Bench：探测视频生成模型中的视觉智能
VGI-Bench基准评测视频生成模型的视觉智能，探测其对物理规律与视觉世界的理解。
@elonmusk: Grok 现已登陆 Microsoft Foundry
马斯克宣布Grok现已集成至微软Foundry平台。
@elonmusk：真理将使你自由
真理使人自由。
@percyliang：Marin 535B-A23B 训练完成约7%，进展顺利；下周二Zoom座谈将讨论设计决策与经验。
Marin模型训练完成7%进展良好，下周二Zoom座谈分享设计决策与经验。
@elonmusk：少数惯犯对绝大多数暴力犯罪负有责任
少数惯犯制造大多数暴力犯罪
增强混合地球系统模型的可复现性
提升混合地球系统模型的可复现性，通过标准化流程与工具，确保实验结果可重复验证。
大型语言模型作为实验发现中不确定性校准的优化器
利用大型语言模型校准不确定性，优化实验发现过程，提升探索效率与决策可靠性。
开放ASR排行榜新增首个全球南方语言
开放ASR排行榜首次纳入全球南方语言。
运营Agentic Harness三个月后的四点教训
收件箱优于任务列表，本地与云端模型路由关键，自愈能暴露更多错误，再快的进攻仍需人类调度。
Anthropic与OpenAI将亮相2026年TechCrunch Disrupt大会AI舞台
AI舞台重返Disrupt 2026，聚焦近年最热话题，由Google for Startups呈现。
破解Claude Code Opus 5自动模式
Claude Code自动模式存在提示注入漏洞，攻击成功率80%，且会阻止清理命令，需沙箱隔离运行。
@fchollet：在可验证领域中，模型能力扩展应无上限，通过吸收计算宇宙持续进化。
可验证领域模型能力扩展无界，持续吸收计算宇宙而改进。
闭环冷却详解：Meta AI背后的管道系统
汤姆·肖解释Meta如何用闭环液冷更高效地驱动AI。
《GTA VI》扩展展示的六大要点
GTA VI临近，开发商透露了这款备受期待游戏的新细节。
AI智能体正在入侵系统。这会推动美中合作吗？
探讨AI智能体安全威胁，分析美中在AI领域合作的可能性。
@emollick：AI视频生成跨过了一道门槛。在我的实验中，仅用网页界面，H3 Max现在能生成质量尚可的AI视频，耗时比观看视频还短。从我点击“生成”按钮起即为实时（还包括提示增强）。
AI视频生成迈过门槛：H3 Max网页端即可实时生成高质量视频，耗时短于观看时间，含提示增强。
@simonw: Question for ChatGPT iPhone users: have you figured out when to use Chat and when to use Work yet? What kind of tasks are you switching to Work for? Have you made Work your default?
@OpenAI：我们加强网络防御的时间窗口有限，现与AnthropicAI、AWS、Google、Microsoft、Oracle等组织共同呼吁全球行动，为防御者提供保护关键基础设施的工具与支持。
时间窗口有限，携手多家科技巨头，呼吁全球行动为网络防御者提供工具与支持，保护共同基础设施。