学科: 计算机科学与技术

人工智能正在彻底改变软件安全漏洞的发现与分析方式：过去靠人工判断崩溃是否危险，如今AI能自动识别、归因、评估可利用性并提出修复建议，大幅提升效率，但也带来报告过载等新挑战。

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研究发现，不法分子只需上传看似真实、实则篡改过的数据集，就能轻易‘毒化’AI训练资源，导致AI得出错误结论。这提醒科研人员：用AI分析网络数据时，必须严格核查数据来源。

标签: 人工智能可信度 数据投毒 数据溯源 虚假信息

一家以色列初创公司用10万人的脑电数据训练AI模型，开发出一款轻便、无创的脑功能检测设备——只需戴15分钟EEG头戴设备，配合平板游戏式任务，就能辅助诊断抑郁症、阿尔茨海默病等脑部疾病，未来有望像验血一样普及。

标签: 数字生物标志物 无创脑检测 深度学习医疗应用 神经精神疾病诊断 脑电AI模型

本文研究普通人首次接触全新棋类游戏时如何快速判断游戏是否公平、有趣，以及如何迈出第一步。通过大规模行为实验和计算认知模型（‘直觉玩家’模型），发现人们依靠快速、浅层、目标导向且带概率性的心理模拟来应对陌生问题，这为理解人类灵活决策及设计更人性化的人工智能提供了新思路。

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本文介绍一项名为EgoBabyVLM的新研究挑战：用婴儿第一视角视频训练AI模型，发现当前最先进AI在真实、杂乱的婴儿视角数据面前表现极差，揭示人类婴儿高效学习的关键在于多模态互动、社会线索和少量经验，而非海量数据。该研究呼吁AI向婴儿学习方式借鉴，以实现更节能、更自然、更通用的智能。

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量子计算机容易受局部噪声干扰。本研究首次在54量子比特设备上成功制备出基于S₃群的非阿贝尔拓扑序态，通过‘编织’加‘融合’两种操作，实现了通用量子逻辑门，为构建容错量子计算机提供了新路径。

标签: S₃量子双模型 任意子融合 容错量子计算 拓扑量子计算 非阿贝尔任意子

中国出台新规规范AI数字人应用，禁止向未成年人提供虚拟亲密关系服务；科学家发现5.5亿年前的‘斯普里格蠕虫’已有右偏运动倾向；刚果（金）埃博拉疫情中部分医护人员因欠薪罢工；钠离子电池即将量产，有望替代锂电池；深海探测新技术正揭开地幔奥秘。

标签: AI数字人监管 埃博拉疫情应对 斯普里格虫利手性 钠离子电池

伦敦正崛起为全球AI安全研究重镇，以AI安全研究所（AISI）为核心，聚焦模型风险评估与伦理治理，而非单纯追求模型规模。其独特定位吸引Anthropic、OpenAI等巨头设立总部级办公室。

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本文提出ALADYNOULLI模型，首次将电子病历中的长期疾病记录与遗传数据结合建模，发现21种稳定、可复现的‘疾病签名’（如心血管、代谢、炎症等），揭示同一种疾病背后隐藏的不同生物学亚型，并显著提升未来1年和10年多种疾病的风险预测能力。

标签: 多基因风险 电子健康档案 疾病签名 精准医疗 纵向建模

一家名为Thinking Machines的新公司发布了开源大模型Inkling，它能理解音视频和文字，具备高级推理与编程能力。该模型参数达9750亿，需专用芯片集群运行，旨在推动AI技术去中心化、让更多人用自有数据训练专属模型。

标签: AI去中心化 前OpenAI创业公司 多模态理解 开源大模型 推理可解释性