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Projection Agents：以潛在動作空間加速圖形組合優化
圖形組合優化問題常因組合爆炸而難以精確求解。研究提出投影代理，在連續的圖神經網路潛在動作空間直接運算，僅以單次前傳預測目標潛在向量，並以簡單最近鄰解碼轉為合法離散動作。實驗顯示推論加速至16.2x，泛化提升約40%，並釋出LaGCO-RL函式庫協助重現與適配。
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PRISM：揭露程式化影片生成的執行—空間落差
背景：程式化影片生成被視為可提供幾何與時間一致性的替代方法。該研究推出PRISM基準，蒐集10372組人類校準的指令與程式碼配對，並以四項指標評估執行性、空間推理、提示感知動態複雜度與時間密度。結果顯示從可執行到空間通過率平均下降約41%，突顯可執行性無法代表視覺空間一致性。
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BacktestBench 與 AutoBacktest：首個大型自動化量化回測基準
量化回測長期受高技術門檻與難以擴展所限。研究提出BacktestBench與AutoBacktest：前者以千萬市場記錄構建大型基準並標註問答，後者以多代理協同將自然語言策略轉為可重現的Python回測。評估指出基準與驗證是提升端到端表現的關鍵。
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CFQ：保護反事實可行性的量化訓練新法
研究發現低位元量化會保持準確率卻可能破壞模型的反事實可行性。論文提出Counterfactual-FaithfulQuantizationCFQ，訓練量化參數並優化混合精度位元分配。在教師的反事實點強制維持目標決策。並以有效性下降與反事實差距衡量，實驗顯示CFQ匹配準確度下改善指標。
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對抗篡改與跨語診斷漂移：DenseNet121與大型語言模型揭示臨床人工智慧脆弱性
一項來自 ArXiv 的研究指出，目前臨床人工智慧在受控英文資料外表現脆弱。研究以 DenseNet121（CheXNet 架構）在 COVID-QU-Ex 胸部X光集上微調，並用 Fast Gradient Method 製造肉眼難覺察的擾動，結果診斷準確率從89.3%大幅崩落到62.0%。
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Claude Managed Agents 將憑證移出代理：自託管沙箱與 MCP 通道守護企業 API
企業連接內部API受制於代理攜帶憑證導致風險。Anthropic推出自託管沙箱與MCP通道，將工具執行移出代理，並以出站單向閘道和私有連線隔離憑證。此架構把憑證控制移到網路邊界，降低被攻破時的暴露面。編排團隊應先以自託管沙箱測試邊界，再評估MCP通道，以調整威脅模型與部署策略。
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CISA 明文憑證外洩：公開 GitHub 倉庫曝出密碼、SSH 私鑰與 AWS GovCloud 存取憑證
事件背景：安全研究者發現CISA在公開GitHub倉庫存有敏感憑證。技術重點：倉庫包含明文密碼、SSH私鑰與存取令牌，且紀錄顯示疑似停用GitHub預設的祕密防護。測試結果：可使用該憑證存取多個AWSGovCloud帳號並取得高權限。影響：凸顯政府憑證治理與資安管理風險。
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MINE：以可機制性解釋打開影像編碼黑盒，定位驅動體素反應的視覺特徵
研究旨在揭示驅動人類視覺神經反應的影像特徵。MINE以可機制性解釋工具定位自然影像中驅動單一體素的視覺內容，並用與語言對齊的影像表示產出語義描述。實驗以合成影像與反事實編輯驗證因果性，結果顯示方法可捕捉細緻腦區選擇性。研究也能在已知類別選擇性腦區中還原細節差異。
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WASIL揭露：阿拉伯語ASR錯誤如何改變LLM助理回應
研究聚焦語音助理中ASR誤辨如何影響使用者意圖與LLM回應。作者釋出WASIL資料集，含阿拉伯語語音、ASR假設、助理回應與喜好標註，並以多ASR一致性指導產出低成本黃金稿。研究再標註可答性類別以區分內在不可答與ASR導致退化，並讓多評審LLM評估無參照回應，發現ASR錯誤會改變回應品質與用戶喜好。
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LEAF：以事件增強的大型語言模型預測基準
研究團隊提出 LEAF，一個動態更新的事件增強預測基準，涵蓋未來事件機率、趨勢與時序預測等任務。LEAF 採用遞迴檢索代理系統，並結合雙代理交叉驗證，為預測任務提供相關且即時的輔助文本資訊。作者在多款專有與開放權重的大型語言模型上評估，結果顯示模型能從複雜事件中抽取訊號並提升預測表現；
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Google I/O：Gemini 與 Android XR 成為今年焦點
Google在加州Mountain View舉辦年度開發者大會 Google I/O，會中以最新軟體與人工智慧進展為主軸。預期重點包括專為高階裝置設計的 Gemini 智能功能與任務自動化、Android 17 的新功能，以及延伸至車用與筆電的生態。
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Rulemapping：神經符號混合提升網路內容審查的法理準確性
自動化法律推理面臨透明度與靈活性的取捨。本研究以Rulemapping方法將大型語言模型納入決定性符號框架，採視覺化邏輯樹操作法律三段論，於德國刑法§130(1)仇恨言論分類測試。結果顯示混合架構在召回與精準度上顯著優於無約束提示。同時保留可稽核性與可驗證決策。