SandboxEscapeBench：安全評估 AI 智能體容器逃逸能力的基準測試
英國 AI Security Institute 開源 SandboxEscapeBench，用於在隔離環境中評估 AI 智能體的容器逃逸能力。基準涵蓋18種橫跨編排、執行階段及核心層的情境，每個容器均在加固虛擬機內運行。評測顯示，前沿模型能可靠地利用常見錯誤設定突破沙盒，增加推理時的 tokens 預算亦會提高成功率，但沒有模型解決最難的情境。
#開源生態
#開源生態
今日 0 條英國 AI Security Institute：BlogAI 評分6060 Zyphra ResearchAI 評分2929 Zyphra 公佈 Zyda：供語言模型使用的 1.3T tokens 開放數據集
Zyphra 公佈 Zyda，一個包含 1.3T tokens、供語言模型訓練使用的開放數據集。它整合七個開放數據集，經統一的品質過濾及跨數據集去重，並以開放且寬鬆的授權發布。消融研究顯示，Zyda 表現勝過 Dolma、Fineweb、Pile、RefinedWeb 和 SlimPajama 等現有開放數據集。
Goodfire ResearchAI 評分5757 Goodfire 剖析 DeepSeek R1 推理模型內部機制，公開兩個 SAE
Goodfire 公開兩個以 DeepSeek R1 激活值訓練的稀疏自編碼器（SAE），並分享對推理模型內部機制及操控方式的早期研究。研究發現，R1 的特徵操控需等模型開始輸出「Okay, so the user has asked a question about…」一類思考前綴後才有效；部分特徵被過度操控時，模型反而會回復原有行為。
Zyphra ResearchAI 評分5555 Zyphra Research 介紹 PUFFER 增量模糊去重系統及其效能測試
Zyphra Research 介紹 PUFFER，一套為持續增長的訓練語料設計的增量模糊去重系統，可逐批加入數據集而無須重建完整索引。
Anthropic：Research（發表成果 · 網頁）AI 評分7272 Claude 如何提升生物分子建模效率
Anthropic 表示，Claude 在不到四週內優化逾 30 個開源生物分子模型，平均加速約 4 倍，並在輸出完全相同的設定下接近 2 倍加速。低記憶體 Big 模式可在單一 NVIDIA GPU 節點上準確預測超過 10,000 tokens 的生物分子系統。
NAVER / CLOVA 研究AI 評分5757 NAVER Cloud 介紹 Sommelier 全雙工語音 AI 數據流程
NAVER Cloud 的 Sommelier 論文於 ACL 2026 發表，提出供全雙工語音語言模型使用的多輪音訊預處理流程。Sommelier 開源流程包含説話者及發言時間標記、重疊語音還原，以及多個語音辨識模型輸出的交叉校驗。團隊以 83 小時對話資料進一步訓練全雙工 Moshi，插話內容回應評分由 0.765 升至 3.684，短回應頻率由 0.001 升至 0.052。
OpenMOSS / 復旦NLP / 上海創智 / MOSIAI 評分5151 OpenMOSS/Awesome-WAM 彙整 World Action Models 綜述與研究資源
OpenMOSS/Awesome-WAM 資源庫配合 World Action Models（WAM）綜述，分類整理相關論文、訓練數據及評估資源。綜述涵蓋 Cascaded 與 Joint WAM 架構、訓練數據、評估流程，以及用於 VLA 學習的世界模型。資源庫亦收錄論文摘要博客、基準排行榜與表現趨勢圖，並開源生成摘要所用的 Paper2Blog 技能。
Google ResearchAI 評分4949 超越一對一：以 DialogLab 編寫、模擬及測試動態人類與 AI 羣體對話
Google Research 提出開源原型框架 DialogLab，用於編寫、模擬及測試動態人類與 AI 羣體對話。框架採用「編寫、測試、驗證」流程，並以視覺化介面及驗證儀錶板協助設計與分析對話。14 名參與者的評估顯示，人類控制模式顯著更具投入感，並普遍被認為更有效、寫實。
Hugging Face BlogAI 評分5858 NVIDIA 發佈面向主權 AI 的日本合成數據集 Nemotron-Personas-Japan
NVIDIA 發佈 Nemotron-Personas-Japan，一個按日本人口與勞動統計構建、以 CC BY 4.0 授權的開放合成數據集，包含 100 萬條記錄、共 600 萬個日語人物設定。每條記錄含 22 項資料，數據集約有 14 億 tokens，並涵蓋 1500 種以上職業類別。數據集不含個人可識別資訊，可用於日語模型微調、合成對話生成及偏差與公平性測試。
Hugging Face BlogAI 評分5454 Data is Better Together 社羣發佈開放式文生圖偏好數據集 open-image-preferences-v1
Data is Better Together 社羣發佈採 Apache 2.0 授權的文生圖偏好數據集 open-image-preferences-v1，涵蓋多種生成類別、模型系列及提示詞複雜度。
Hugging Face Blog精選AI 評分7171 Cosmopedia 如何構建用於大語言模型預訓練的大規模合成數據
Hugging Face 發佈 Cosmopedia，這套合成數據集旨在重現 Phi-1.5 的訓練數據，供大語言模型預訓練使用。
推薦理由：文章拆解 Cosmopedia 從種子資料、提示詞擴展到去污染與訓練的流程，並交代如何藉由受眾和文體變化擴大提示詞規模。
Hugging Face Blog精選AI 評分7171 MTEB 提供文本嵌入模型的大規模基準測試與排行榜
MTEB 是一套評估文本嵌入模型在多種任務上表現的大型基準測試，並以排行榜彙整模型成績。該基準涵蓋 56 個數據集、8 類任務及最多 112 種語言，排行榜彙整 >2000 項結果。
推薦理由：MTEB 把 56 個數據集、8 類任務納入同一排行榜，並提供自行測試及提交結果的流程，方便按具體任務比較文本嵌入模型。