NVIDIA Morpheus：以加速告警分诊和 LLM 智能体增强 SOC

NVIDIA Morpheus 通过加速告警分诊与 LLM 智能体，帮助安全运营中心（SOC）分析师应对海量安全告警。SOC 分析师每天需处理大量告警，从中筛除误报并识别真正的入侵指标，而告警数量过大会使重要的早期信号被淹没。

Super Protocol 如何用自主权 AI 与 NVIDIA 机密计算实现去中心化隐私

Super Protocol 借助区块链去中心化扩展 NVIDIA 机密计算（CC）能力，让 AI 开发、训练与推理中的用户数据实现去中心化、私密且由用户自主掌控。该方案针对自主权 AI 场景，将机密计算与去中心化结合，解决数据隐私与控制权问题。

用 NVIDIA AI Blueprints 在 AWS 的 CI 流水线中自动完成早期安全补丁

NVIDIA AI Blueprints 可在 AWS 的 CI 流水线中自动完成早期安全补丁。现代应用开发向基于微服务的架构迁移，带来灵活性与可扩展性，也引入了新的安全复杂性：以往工程团队只需负责单体应用中的少量安全事项，微服务架构改变了这一格局。

NVIDIA NeMo Guardrails 如何为 RAG 应用做内容审核与安全检查

NVIDIA NeMo Guardrails 通过集成 Meta 的 LlamaGuard 和 AlignScore 等第三方安全模型，为 RAG 应用提供内容审核与安全检查。该工具以开源工具包和微服务两种形式部署，支持内容审核、越狱检测、PII 检测、幻觉检测等护栏功能，可在 LLM 输出前扫描检索内容与生成回复中的冒犯性语言、虚假信息或政策违规。NeMo Guardrails 微服务处于早期访问阶段，提供 OpenAI 兼容 API。

NVIDIA：AI 智能体的自主性等级与安全

NVIDIA 技术博客探讨 AI 智能体的自主性等级与安全问题，将智能体工作流视为 AI 工具的下一步演进。这类工作流可让开发者串联多个 AI 模型执行复杂任务，调用工具访问额外数据或自动执行用户操作，并让模型以最少人工介入自主分析与完成任务。

NVIDIA 技术博客：如何定义与标准化 LLM 红队测试

LLM 红队测试指向大语言模型等生成式 AI 提供输入，检验其输出是否偏离可接受标准，这一做法自 2023 年起迅速演变为行业惯例与可信 AI 的基石。NVIDIA 技术博客由此提出，业界需要进一步标准化并明确定义 LLM 红队测试。

NVIDIA NeMo Guardrails 如何衡量与优化生成式 AI 应用中的护栏效果与性能

NVIDIA NeMo Guardrails 提供内容安全、话题控制、越狱检测等 AI 护栏，用于保障 AI 智能体及对话式 AI 应用的安全、符合品牌调性与可靠行为。该文探讨衡量与优化这些护栏效果和性能的技术方法，帮助企业在生成式 AI 应用中评估并提升护栏表现。

NVIDIA：以智能体 AI 系统推进网络安全运营

大语言模型（LLM）的快速进步解锁了智能体 AI 系统，使 AI 不再只是被动响应，而能思考、规划并行动，从而把网络安全等多个领域的繁琐任务自动化。传统上，AI 在网络安全中的应用主要集中在检测类任务。

用 NVIDIA NIM 安全部署 AI 模型

NVIDIA 发布博客，介绍如何用 NVIDIA NIM 安全部署 AI 模型，帮助企业在推进 AI 项目时兼顾合规、风险管理与安全态势，面向评估 AI 模型的企业安全负责人。

如何用 AI Kill Chain 框架建模针对 AI 应用的攻击

AI 智能体自主性增强，AI 应用正带来传统安全模型无法完全覆盖的新攻击面。应对原则是 Assume prompt injection，即假设提示注入已经发生，但把它转化为有效防御并不简单。AI Kill Chain 框架被用来建模这类攻击，Cyber Kill Chain 则定义了攻击者如何运作。

NVIDIA AI 红队分享 LLM 安全实践建议

NVIDIA AI 红队（AIRT）基于多年来对多种 AI 系统在生产部署前的安全评估，总结出若干 LLM 应用中的常见漏洞与安全隐患，指出若在开发阶段加以处理可显著提升基于 LLM 应用的安全性。

如何用 OpenClaw 与 NVIDIA NemoClaw 构建更安全、常驻的本地 AI 智能体

NVIDIA NemoClaw 这套开源参考栈可编排 NVIDIA OpenShell，在本机沙箱中运行 OpenClaw 等开放 harness，构建常驻的本地 AI 智能体。教程在 NVIDIA DGX Spark（GB10）上用 Ollama 本地部署 NVIDIA Nemotron 3 Super 120B，并接入 Telegram 远程访问。OpenShell 负责沙箱隔离、凭证管理与 API 代理，但官方提醒任何沙箱都无法完全防御高级提示注入。

NVIDIA AI Red Team 如何用语法约束解码改进小语言模型的 Bash 生成

NVIDIA AI Red Team 提出用语法约束解码改进小语言模型的 Bash 命令生成，并将命令生成列为研究目标。Bash 是暴露给 AI 智能体的最灵活接口之一，模型输出的命令是可执行动作，能够读取文件、修改工作区、打开网络连接并串联工具。

NVIDIA MCG Toolkit 如何自动化 AI 模型文档编写

NVIDIA 发布 MCG Toolkit，用于自动化生成 AI 模型文档。该工具针对加州 AB-2013 和欧盟 AI Act 等监管框架下的模型卡编写需求，帮助软件团队在模型发布前产出可审计的完整文档，涵盖模型工作原理、预期用途与许可、训练数据及性能等信息。

Google DeepMind 将 Hybrid 传输协议扩展至通用 JSON 消息

Google DeepMind 将 Hybrid 传输协议扩展为支持通用 JSON 消息，为多种新的安全认证与凭证用例铺路。

NVIDIA 用 ENPIRE 搭建机器人自我改进闭环

NVIDIA 研究人员开发了 ENPIRE 软件，让实体机器人在编码智能体驱动下自主实验并迭代策略，实现无需人工评判的成功率评分与场景自动重置。该系统由环境、策略改进、Rollout 和进化四个模块组成，工作站搭载 NVIDIA RTX 5090，配合两台 YAM 机械臂运行。在 PushT、整理插针盒和使用切割器剪断扎带等任务中取得最高 99% 成功率，并能尝试将 GPU 插入主板。

OpenAI 推出 Agents API

OpenAI 发布 Agents API，这是一个由 Codex harness 驱动的托管服务，用于构建和上线云端智能体，支持编排、长时间运行的会话与工具调用。

腾讯 AI-Infra-Guard v4.1.13 发布

腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.1.13，新增版本检查 API 端点（#376）。评分模块由加权比率改为绝对扣分模型（#403），并更新各语言 README 文档及致谢名单。

腾讯 AI-Infra-Guard v4.1.14 新增 Agent 红队技能与 9 种单轮越狱攻击方法

腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.1.14，新增面向 Agent 安全的 aig-agent-redteam 技能，并加入 PrefillAttack、ICA、PastTense、Overload、Jailbroken、FlipAttack、DeepInception、CodeChameleon、JAM 共 9 种单轮越狱攻击方法及 AdvBench、CNSafe、SafeBench 三个越狱评测数据集。该版本还将调度改为轮询选择 Agent 以实现负载均衡，并在文档中补充上述数据集致谢、更新 DeepTeam 仓库地址。

Nicholas Carlini 给出评估对抗样本防御的建议

Nicholas Carlini 基于其 ICML 2018 最佳论文《Obfuscated Gradients Give a False Sense of Security》的演讲，整理出评估对抗样本防御的建议。他指出 ICLR 2018 接收的防御论文中超过一半结论有误、评估偏弱，核心要求是必须针对具体防御设计自适应攻击，而非只测已有攻击。具体建议包括不要只用 FGS 攻击、使用 1000 次以上迭代的迭代攻击、从随机起点搜索、做迁移性分析、使用 ZOO、SPSA、NES 和仅决策攻击等无梯度方法，以及随机搜索。

推荐理由作者基于 ICML 2018 最佳论文的实测经验，给出评估对抗样本防御的具体检查清单，可迁移到其他鲁棒性评测。

Nicholas Carlini 发布对抗机器学习阅读清单

Nicholas Carlini 整理了一份针对机器学习系统逃逸攻击（即对抗样本）研究的推荐阅读清单，分为三个版本：仅基础版收录五篇简要综述该领域的论文，快速入门版列出约十篇最值得读的重要论文，完整背景版则汇总所有从事神经网络评估的人应读完的论文。清单按主题分类并标注了各主题之间的先后阅读顺序，另提供 RSS Feed。

Nicholas Carlini 发布 arXiv 对抗样本论文完整列表

Nicholas Carlini 整理并公开了一份自动更新的 arXiv 对抗样本论文完整列表，涵盖每年大量新增的相关工作，并提供 TXT、含摘要版 TXT 及 JSON 三种下载格式。该列表收录标准仅为论文主要以对抗样本为主题或在研究中广泛使用对抗样本，未经质量筛选，因此可能包含误收条目。由于更新自动化程度较高，最新几条尚未人工过滤的记录会附带分类器预测概率，其中部分标注低至 1%。

Google DeepMind 推出 Gemini Robotics-ER 1.6，强化具身推理能力

Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这款以推理为先的机器人模型在空间推理与多视角理解上显著增强，可原生调用 Google Search、VLA 等工具。相比 Gemini Robotics-ER 1.5 和 Gemini 3.0 Flash，其在指向、计数、成功检测等空间与物理推理任务上明显提升，并新增仪表读数能力，可读取压力表、视镜等设备，该用例来自与 Boston Dynamics 的合作。模型即日起通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放。

Google DeepMind 推出基于 Gemini 的多智能体系统 Co-Scientist

Google DeepMind 发布基于 Gemini 的多智能体科研伙伴 Co-Scientist，通过多个专门化智能体迭代生成、辩论并演化科学假设，并以类 AlphaGo 的思想锦标赛机制进行排名筛选。该系统已在《Nature》发表研究成果，并通过名为 Hypothesis Generation 的实验性工具向个体研究者开放注册，未来数周内逐步推送。合作团队已将 Co-Scientist 应用于抗微生物耐药性、植物免疫及肝纤维化等问题，其中一条药物重定位候选物在实验室中阻断了 91% 的疤痕相关反应。

Gemini 3.5 Flash 内置计算机操作能力

Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash，此前它仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。该能力使开发者可通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 构建能跨浏览器、移动端和桌面环境看、推理并执行操作的智能体，面向持续软件测试等长周期与企业自动化任务。针对实时环境中的提示注入风险，Gemini 3.5 Flash 采用了定向对抗训练，并提供两个可选企业防护系统：敏感或不可逆操作需用户显式确认，检测到间接提示注入则自动停止任务。

Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 图像模型与 Gemini Omni Flash

Google DeepMind 面向开发者推出 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）与视频生成及对话式编辑模型 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）。前者主打速度与成本，文本生图延迟 4 秒、$0.034/1K 分辨率图像，建议替代 gemini-2.5-flash-image；后者原生支持文本、图像、视频输入的对话式视频编辑，两者均已在 Google AI Studio、Gemini API 提供，Omni Flash 处于公开预览阶段并同步登陆 Gemini App 与 Google Flow。

Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，带来机器人全身智能

Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人的智能层，实现全身控制、高级灵巧操作和多机协作。该系列含三款模型：视觉-语言-行动模型 Gemini Robotics 2 可控制从脚到指尖的人形及双臂机器人，具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 负责规划数分钟的多步任务并让人机沟通，端侧模型 Gemini Robotics On-Device 2 可在设备本地运行并在几小时内适应全新机体。其中 ER 2 已在 Google AI Studio 开放，并于 Gemini Enterprise Agent Platform 私人预览，另两款面向早期访问伙伴。

Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，升级视频理解、任务编排与多机器人协作

Google DeepMind 发布具身推理模型 Gemini Robotics ER 2，作为机器人的高层大脑负责对话、物理世界理解和多步任务规划，并将电机执行交给底层 VLA 模型。相比 ER 1.6，它在实时 VLA、仿真 VLA 和人类遥操作三种模式下均提升了工具编排表现，进度分类准确率达 57.4%，并新增连续视频流下的进度追踪和多机器人协作。该模型通过 Gemini API、Google AI Studio 公开提供给开发者，并在 Gemini Enterprise Agent Platform 私有预览，集成 Gemini Live API 的双向流式端点以减少延迟停顿。

用 MCP Server 托管 COM 服务器实现 Windows 与 Office 自动化

有人基于 Model Context Protocol（MCP）开发了一个名为 mcp-com-server 的原型服务器，通过动态发现方式实例化并托管任意 COM 对象，从而驱动 Windows 与 Office 自动化。该服务器提供类似 COM 的工具集——CreateObject、Get/Set Property、InvokeMethod、QueryInterface 以及列出当前所有活动服务器的接口，连接 Claude 后可创建、打开、编辑并保存 Excel 文件，再调用 Outlook 发送邮件，甚至能唤起 Internet Explorer。

Anthropic 的可解释性基础设施 Garçon

Anthropic 为其机制可解释性研究搭建了一套名为 Garçon 的基础设施，可在跨节点的大规模 Transformer 模型上进行激活读取、组件消融与梯度回传实验。它通过启动服务器并连接远程模型的接口运行前向传播，暴露一组 probe points，允许挂载探针函数访问或修改内部张量，并以云 pickle 传输任意 Python 对象到服务端执行。

Anthropic 发布 PySvelte：连接 Python 深度学习与 Svelte 可视化的库

Anthropic 发布 PySvelte，一个用于将基于 Svelte 和 Web 标准的自定义可视化接入 Python 深度学习工作流的库。它让 src/ 目录下的 Svelte 组件自动以 pysvelte.Hello() 形式在 Python 中可用，支持 NumPy 数组传入、组件相加成页面，并可通过 .publish() 发布到 GCS/S3/AZ 等存储分享。该库声明完全不提供支持，许多功能需用户自行编写 config.py 才能使用。

NavIsaacLab：面向人类感知导航基准的高保真人群仿真框架

NavIsaacLab 通过并行机器人学习生成逼真人群，为人机共存环境中的“人类感知”导航提供高保真基准。该框架基于 NVIDIA Isaac Lab 实现 GPU 并行仿真，将行人建模为由 SMPL 驱动的关节级物理智能体，并用轨迹扩散模型加 AMP 替代手写规则。它针对现有模拟器低物理保真度、简化行人建模和缺乏并行化三大缺陷设计，配套标准化基准从亲密度和社会规范维度评估策略。

Failure-First AI 安全日报：Google DeepMind 三天内连发两款机器人模型

Google DeepMind 于 7 月 28 日和 30 日先后发布 Gemini Robotics 2 与 Gemini Robotics ER 2，前者主打全身智能，后者新增视频理解、任务编排和多机协作，均为厂商公告且无公开对抗评估。同期 OpenAI 发布了涉及自身模型的第三方网络能力评估说明。两篇待关注预印本分别提出自动提示注入红队的智能体系统与恶意微调的梯度免疫防护。

ASPIRE：面向机器人学的智能体技能自主发现框架

ASPIRE（Agentic Skill Programming through Iterative Robot Exploration）通过逐图元的执行轨迹诊断实现机器人故障定位与自动修补，基于开源 CaP-X 框架和 MuJoCo Playground 仿真器运行。该方法将每次失败转化为持久化技能库中的可复用策略，并配合进化搜索避免陷入局部修复循环。在 LIBERO-Pro 扰动鲁棒性测试中成功率达 72%，较基线 CaP-Agent0 的 18% 高出最高 77 个百分点，并在 Robosuite 双手交接任务取得 92%、BEHAVIOR-1K 长程操作取得 88%。

分布式多机器人月球货物运输：基于相位分解强化学习的研究

针对共享负载导致闭运动学链耦合的多机器人月球货运难题，研究者提出相位分解强化学习框架，将任务拆分为举升、运输、放置三个独立的马尔可夫决策过程分别优化策略，并用离散模式变量做指示函数门控切换阶段。单一集中式基线策略在 7.5×10⁴ 时间步的训练中始终无法收敛，平均奖励剧烈震荡且机器人在前进的同时执行举放动作导致货物掉落。该方法还引入确定性关节同步层作为物理安全钳制，把底层指令约束在以实时状态为中心的可行域内以避免内部应力。

Localized LoRA-MoE：块级低秩专家与自适应路由

Barazandeh 等人提出 Localized LoRA-MoE，将空间分块与动态上下文条件路由融合，缓解标准 LoRA 在多任务流下的梯度冲突问题。该框架通过局部化更新和动态门控建立 Gradient Firewall，避免适配器权重坍缩为非特化的平均值。Cell-Wise 变体在高维仿真中较全局路由方案取得 +11.48% 的 R² 绝对提升，仅增加 96 个参数；California Housing 表格基准上 Block-Wise（99.65%）与 Cell-Wise（99.51%）达到近乎持平的表现，分别仅有 260 和 272 个可训练参数。

ABot-C0 四足机器人行为基础模型技术报告

ABot-C0 是为四足机器人设计的"行为基础模型"（BFM），通过合成 3508 小时运动数据的"数据金字塔"引擎筛选出 16,074 段物理可行运动片段共 22.43 小时，并发现了首个四足运动跟踪的数据缩放定律——随训练数据增加持续降低 seen-unseen gap。 该流程将视频转为三维轨迹：先用 DINOv2 特征的身份一致性损失微调 Wan2.2 保证刚体外观稳定，再经语义（CLIP）、几何（重投影误差）、物理可行性三道过滤门槛剔除失败动作，其中超过 7000 段来自 Video-to-Motion 生成的杂技类行为。

Harness VLA：将冻结的 VLA 通过记忆引导智能体改造为可靠操作基元

Harness VLA 提出三层架构，把认知编排从底层执行中隔离出来，缓解端到端 VLA 模型在长程组合与环境扰动下的级联失败。该框架由高层规划智能体、固定基元库和两个记忆模块组成，其中 VLA_ACT 调用冻结的 VLA 处理接触密集行为，确定性解析基元负责移动与姿态调整。在 LIBERO-Pro 上取得 82.4% 成功率，较 RATS 基线提升 38.6 个百分点；RoboCasa365 上比 RLDX-1 高 25.4 个百分点；RoboTwin C2R 零样本迁移成功率为 58.4%。

机器人系统集成端侧语音识别模型的调查：从云端 API 转向本地化

针对现代人机交互中云端 ASR API 带来的延迟、隐私与可靠性风险，Li 等人的 2026 年综述梳理了将语音识别迁移到机器人的端侧方案，并以“失败优先”视角指出上游误识别会沿感知管线传播并引发下游具身行动失效。文中对比了 OpenAI Whisper（68 万小时数据）、CMU OWSM v3.1 与 OWSM-CTC、Meta MMS（覆盖超 1000 种语言）及 Julius 等语音基础模型，以及 Kaldi、ESPnet、SpeechBrain 生态中的 LibriSpeech、CommonVoice、Gigaspeech 数据集。

ATACOM-DC：面向高效探索的安全强化学习方向约束

Magliano 等人提出 ATACOM-DC，通过只在动作朝违反约束方向发展时才施加投影的方向性约束，缓解现有安全过滤器的策略停滞问题。该方法依据约束导数符号筛选活跃集，仅对有负向风险的动作做缩放，放行远离边界的动作。在 KUKA iiwa 气垫球、平面机械臂和气动四旋翼三个仿真环境中取得帕累托占优表现，同时维持安全性。