前沿研究
视频模型为何总让杯子穿地板？物理约束正在进入生成链路
杯子穿过地板、球体反弹失真，说明视频模型仍偏向拟合视觉表面。北京大学人工智能研究院与 NewtonRewards 相关材料给出两种补课办法：把物理规律写进训练目标，或让仿真进入生成链路。它们能改善轨迹与碰撞控制，但还谈不
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关键词：幻觉
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前沿研究
抛弃预训练包袱，通研院如何用极简环境跑通物理Agent的常识推理
针对2026年7月具身智能大模型的高昂训练成本与落地幻觉，北京通用人工智能研究院（通研院）提出了一种新解法：舍弃端到端多模态预训练，在极简仿真沙盒中通过物理因果反馈跑通物理Agent的常识推理，为中小具身智能创业团队提供
阅读全文三周烧光五十万：一个失败的重度 AI 陪伴项目复盘
2026年夏，我们投入50万启动重度AI陪伴项目，三周即告崩盘。API成本失控、幻觉引发信任危机、留存断崖式下跌，揭示了“Token不经济”时代C端应用的深坑。
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AI 工具箱
企业 RAG 容易引用旧资料，动态知识图谱怎么接
向量检索能找到相似内容，却不理解哪个版本仍然有效。企业知识库要减少“陈旧幻觉”，关键是在入库和召回之间补上版本、取代与依赖关系，再用图过滤清理冲突上下文。
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深度观察
Agent 企业落地一年后：安全审计报告揭示了哪些未曾预料的漏洞？
2026年AI Agent大规模部署后，传统防火墙失效。基于金融、电商及科技公司的内部审计数据，本文揭示权限越权、日志盲区及幻觉决策链污染三大非技术风险，提供一份可直接落地的治理自查清单。
阅读全文告别单体大模型：2026年“通专融合”架构如何解决行业深水区问题
分析 2026 年 AI 架构从单体通用模型向“通专融合”的演进。探讨 MoE 动态路由如何结合通用推理与领域专家模型，解决医疗、法律等高精度场景下的幻觉问题，并结合 ZCube 等基础设施分析落地路径。
阅读全文AI 调度员接管电网：在毫秒级波动中寻找最优电力分配
2026年，高比例新能源并网让电网调度面临前所未有的瞬时波动挑战。本文拆解了南方电网“明月”与国家电网“光明”等最新多智能体协作（Multi-Agent）系统，深度剖析工业 AI 强化学习方案如何用毫秒级响应重塑实时调度
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技术应用
客服Agent情绪识别失灵的三个根源：从语料到模型再到流程
2026年上半年金融、电商、出行三大行业的日志显示，客服Agent情绪识别准确率远低于宣传的95%。本文拆解幻觉、违规与误判背后的三大根源：训练语料的静态偏差、多模态模型的实时延迟、以及决策流程中权限与情绪的冲突。
阅读全文Cursor 3.5跑了9天，初级程序员还没到退场时
在一个约6万行的全栈项目中，我们用Cursor 3.5连续测试9天。代码审查最稳，单元测试容易制造覆盖率幻觉，依赖升级仍需工程师收尾。多代理接管的是批量重复劳动，不是判断责任。
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前沿研究
别让 Cursor 的漂亮 diff 直接进仓库
AI 生成的代码最难防的，不是语法错误，而是看似合理却破坏项目旧约束的修改。更稳妥的做法，是把版本边界、敏感目录和变更证据写进项目规则，再交给 CI 做最终拦截。
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深度观察
Qwen3 发布两个月，中文长文档场景的实测差距
Qwen3发布两个月后，我们拿法律合同、券商研报和招股书做了一轮中文长文档实测。在100K上下文场景下，Qwen3-235B的召回率逼近Claude 3.5 Sonnet，但幻觉率和长文本中间丢失问题仍是硬伤。Qwen3
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