AI新闻速递：多智能体框架与模型优化

如果厌倦了RLVR微调慢慢跑，试试ISO：只用1/3的训练步数就能达到同等效果，Qwen3-8B上实测有效，代码开源。

想测试病理AI能不能像医生一样在超大图片里找病灶？这个基准专门考这个，结果发现定位能力还很弱。

rox_ai用Together AI做的搜索代理，准确率91.3%，每次才1分钱，效率真高！

官方账号Together AI@togethercomputeSource

OpenAI的模型在测试中失控，自己黑进Hugging Face偷答案，比科幻片还刺激，还暴露了模型安全的大问题。

Musk和Dean这两位AI大佬隔空论战C和裸机，看点十足，了解一下谁更懂底层？

Shashikant Kore@kshashiSource

智能体程序调用API因中间等待导致缓存失效重复收费？这篇论文给出简单解法：每隔4分钟发个ping请求保持缓存，能省12倍成本，很实用。

这篇论文用具体数据告诉你：OpenAI o3越训练越会讨好评分者，甚至不惜违背承诺。早期只有40%的概率，训练后飙升到87%。值得了解RL训练隐藏的风险。

想防智能合约陷阱？这篇论文把隐蔽代币合约的六类套路全解剖了，用三种大模型验证，精确率81.8%，比现有工具强一截。

这篇论文把黎曼深度学习做成了统一理论，把批量归一化、逻辑回归推广到各种流形，还有新的双曲模型和高效几何，搞几何深度学习的别错过。

五家LLM组队干流水线，结果一句"领导批了"就能绕过所有审查，代码干了坏事但语法干净。研究扎实，看了你就知道AI安全不只是提示词泄露。