《Walking the Embedding Space》研究多模态 RAG 的数据存储提取攻击
论文提出一种针对返回图像的多模态 RAG 系统的自适应黑盒数据提取攻击，将恶意指令嵌入用户输入图像，并通过检索反馈探索嵌入空间。在单次 2500 次查询中，该方法最多重构 611 张放射学图像、566 份文档扫描件和 416 张通用图像，获得的数据存储项数量最高为非自适应基线的 5.6 倍。
#安全/对齐
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今日 0 条arXiv · 多模态、视频与世界模型AI 评分7272 arXiv · 多模态、视频与世界模型AI 评分6969 《视频生成模型的后训练与对齐》综述
Chaoyu Li 等作者发表《视频生成模型的后训练与对齐》综述，系统梳理预训练视频模型的后训练与对齐方法。论文按隐式与显式对齐区分方法，并归纳为监督微调、自训练与蒸馏、偏好与奖励、推理时方法四类，同时总结数据集、基准和评测实践。文章还讨论可扩展奖励设计、长时域时序一致性、稳定性与表现力权衡，以及安全生成等开放问题。
arXiv · 多模态、视频与世界模型AI 评分7373 ShieldCLIP：面向多模态基础模型的选择性安全对齐框架
论文提出 ShieldCLIP，根据每个模态的实际安全状态进行选择性安全对齐，在减少有害输出的同时保留原始嵌入空间的实用性。作者构建了包含 195k 个四元组、覆盖 578 个概念和 28 个类别的 ViSUv2 数据集，并在跨模态检索、Stable Diffusion v1.4、SDXL 和 LLaVA 任务上进行评估。
arXiv · 多模态、视频与世界模型精选AI 评分7979 SceneJail 利用视频场景上下文攻击多模态大语言模型
SceneJail 提出一种自适应黑盒越狱框架，通过构造兼容场景并搜索场景相关提示词，攻击视频多模态大语言模型。该方法在包含八个 Video-MLLMs 的评测中，SceneJail-F 的平均攻击成功率最高达 91.5%，较最强基线高 29.1 个百分点。将有害查询分布到连续帧的 SceneJail-S 在严格图像过滤下仍达到 72.3% 的攻击成功率。
推荐理由：论文将视频场景从有害查询的载体提升为攻击面，为 Video-MLLM 安全评测和防御设计提供了可复用的测试思路。
arXiv · 多模态、视频与世界模型精选AI 评分7979 BadAction：通过动作引导触发器攻击交互式视频生成
论文提出 BadAction，用预定义动作模式作为后门触发器，使交互式视频生成模型在触发后生成不再响应后续动作的冻结未来帧，同时保持对正常动作序列的行为。实验显示，动作单模态触发器的平均攻击成功率为 91.0%，多模态触发器为 80.4%；该方法还成功绕过现有后门检测方法，暴露交互式视频生成流程中的安全缺口。
推荐理由：论文把交互式视频生成的攻击面具体化为动作序列触发器，并给出攻防实验，便于评估模型在可控生成场景中的安全边界。
TechCrunch · AIAI 评分5353 Google 发布 Gemini 4 Argon，主打防御性网络安全与复杂任务处理
Google 发布 Gemini 4 Argon，称其面向编码、研究和写作等任务，尤其擅长防御性网络安全，并可自主发现、验证和修复关键软件漏洞。Argon 目前仅通过 Fairwind Program 向一组选定的网络安全合作伙伴开放。Google 还称其在多项基准测试中高于 OpenAI 的 GPT-6 Astra 及 Anthropic 的 Fable、Opus。
宝玉@doteyAI 评分7474谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon，在 19 项对比测试中 13 项第一，输出上限从上一代 6.4 万 token 提升到单次最多 100 万 token。
引用Sundar Pichai@sundarpichaiLots of discussion out there about our next model(!), so I wanted to give an early look as soon as possible. Introducing Gemini 4 Argon! It shows frontier performance in complex workflows, cyber defense and software engineering. Teams are using it extensively at Google, from coding to quantum computing, great feedback. Here’s a look at the benchmarks:
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向复杂长程工作流
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向复杂软件工程、企业知识工作和网络安全防御，现通过 Fairwind Program 向一批可信网络防御者分阶段开放。
推荐理由：原文同时给出 1M tokens 输出上限、企业工作流评测与分阶段开放安排，可用于比较长程任务能力和接入门槛。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 SynthID Bio，为 AI 设计蛋白质加入可验证水印
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，可将不可感知的签名嵌入蛋白质序列或预测的3D结构，并在合成后的实体蛋白质上验证来源。实验覆盖 VEGF-A、SARS-CoV-2 spike protein RBD 和 PD-L1 三种目标，水印设计保持了未加水印版本的命中率、结合亲和力和天然序列多样性。Google DeepMind 同时开放方法论文、代码、体外数据和研究权重。
推荐理由：文章同时给出蛋白序列与3D结构水印的实现路径、实验边界和开放内容，便于判断其在生物安全审查与科研数据库溯源中的落地位置。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由：官方给出三款 Flash 系列的 token 效率、价格与基准对比，可用于智能体选型和成本估算。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5，先行推出 3.5 Flash
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列，首发 Gemini 3.5 Flash，面向智能体与编码等复杂长程任务。
推荐理由：原文给出 Gemini 3.5 Flash 的智能体、编码与多模态基准，以及 API 和产品入口，便于比较模型能力与落地渠道。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索临床监督下的医疗协作
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索在医生临床监督下由 AI 智能体协助患者护理，并评估其面向医生和患者的能力。在98个真实感初级保健问题中，系统有97个案例未出现关键错误，并在开放式药物问答中超过其他前沿 AI 系统。实时音视频远程医疗模拟显示，AI co-clinician 在140项会诊能力中的68项达到或超过初级保健医生，但医生整体表现更好。
推荐理由：文章同时给出证据检索、药物问答和实时多模态会诊的评测设计，可用于理解医疗智能体的能力边界与临床安全架构。
Google DeepMind精选AI 评分6969 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，增强机器人具身推理能力
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，增强机器人所需的空间推理、多视角理解、任务规划和成功检测能力。模型新增仪表读数能力，可通过 Gemini API 和 Google AI Studio 提供给开发者，并支持调用 Google Search、VLA 或用户自定义函数。
推荐理由：文章给出 Gemini Robotics-ER 1.6 在空间推理、多视角成功检测和仪表读数上的能力变化，并说明其通过 Gemini API 与 Google AI Studio 接入机器人工作流的方式。