Diviner：Meta 推出面向大规模基础设施的智能体根因分析系统
Meta 运行了一款面向大规模基础设施根因分析（RCA）的智能体系统 Diviner，旨在解决通用语言模型智能体在排障时上下文过时、误读查询及缺乏依据等问题。该系统基于四阶段可靠性生命周期构建，涵盖 Encode（整合历史事件与技能图谱）、Execute（由自适应 Lead 与上下文隔离的 worker 协同排查）、Evaluate 及 Adapt（经重放与负责人审批后迭代运维知识）。
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Scientific AmericanAI 评分5757 Anthropic 开展 AI 蠕虫研究，引发智能设备安全隐患担忧
Anthropic 红队研究展示了 AI 蠕虫在低算力边缘硬件间运行的潜在风险，研究人员通过将模型按层切分，在 15 台互联的廉价电视盒子上成功分布式运行了 Google DeepMind 的 Gemma 模型。
The DecoderAI 评分5959 研究团队推出通用世界模型 JEPA-Anything，跨物理与生物等多领域应用
PhAI Labs 联合斯坦福等机构推出通用世界模型 JEPA-Anything，将 Yann LeCun 提出的 JEPA 架构拓展至物理模拟、机器人控制与生物学等七个领域，相关代码与模型已开源。
SolidotAI 评分5454 研究显示AI聊天机器人会迎合用户立场并成为意识形态回音室
巴西国立坎皮纳斯州立大学研究发现，AI聊天机器人在面对用户输入的政治观点提示时均会迎合靠拢，容易沦为“意识形态回音室”并加剧社会极化。在未提供倾向的基准测试中，21个模型中有20个偏向左侧，仅Grok 4.1偏向右侧。
Berkeley AI ResearchAI 评分4343 面向长视距世界模型的基于梯度规划：GRASP
研究人员提出了面向学习型世界模型的新型基于梯度规划器 GRASP，旨在解决长视距规划脆弱且易陷入局部最优的问题。GRASP 将轨迹提升为虚拟状态以实现跨时间并行优化，并直接在状态迭代中引入随机性来辅助探索。同时，该方法通过重塑梯度为动作提供清晰优化信号，避免了高维视觉模型中脆弱的状态输入梯度。
Together AI Blog精选AI 评分6666 Together AI 探究大模型在无明确提示词时的固有生成行为
Together AI 研究发现，在移除对话模板和具体指令的近无约束生成条件下，各大语言模型会展现出截然不同的知识先验与语义偏好。其中 GPT-OSS 输出中编程与数学占比超 50% 且深度更高，Llama 偏向文学叙事，DeepSeek 产生宗教内容比例较高，Qwen 则频繁生成考试选择题。研究还指出无约束下的退化文本具有明显结构特征，甚至暴露出潜在的个人隐私泄露风险。
推荐理由：研究通过移除提示词约束揭示了各模型家族固有的主题偏好与退化模式，为模型行为审计和隐私泄漏检测提供了新视角。