01从脚步到指尖，Gemini Robotics 2开始接管机器人的全身动作
整理一间杂乱的房间，机器人不能只会伸手抓取。它得走到物品旁，蹲下、起身、伸展，再把东西放回原处。Google DeepMind称，Gemini Robotics 2已能控制人形机器人完成这组从脚到指尖的连续动作。
上一代模型主要控制机器人的上半身，新模型把行动范围扩展到全身。机器人不再固定站在工作台前，而是能在移动和调整姿势时继续操作物体。公司还强调精细动作能力，让机器人在靠近目标后处理更细致的抓取任务。
动作范围扩大后，难点也从「怎么动手」变成「下一步做什么」。Gemini Robotics ER 2用视频理解现场，再编排任务和调用工具，把观察、规划与执行接成一条链，而不是依赖预先写好的固定流程。
这条链还可以跨越多台机器人。一个机器人识别任务并拆分步骤后，不同机器人可以协作完成工作；在整理房间的演示设想中，多台设备还能一起加快进度。DeepMind将此描述为面向不可预测环境的能力扩展，但现有材料没有给出大规模部署数据，也未证明机器人已能普遍适应家庭或工作场所。
02约15行生成内容可能触发拒收，AI帖子有了专用举报入口
编译器项目GCC把大模型内容写进贡献规则：达到版权意义门槛的贡献，只要包含或源自生成内容，项目原则上拒收。GNU维护者指南把这条线定在约15行，生成的测试用例则可由维护者酌情接受。
职场社交平台的入口更靠近普通用户。LinkedIn新增专用举报按钮，按钮文字是「似乎是AI垃圾内容」，让用户能直接标记疑似低质生成帖文。
两项规则处理的对象不同，却都把判断嵌进日常流程：前者在提交时检查内容来源和版权门槛，后者在阅读时增加专门反馈选项。规则不再停留在「该不该用AI」的争论，而是明确由谁触发处理。
GCC并未禁止用大模型做研究、分析、查找缺陷、撰写报告或审查补丁，只要求生成输出不要进入贡献内容。该委员会还表示，政策会定期重新审视。
035天自主入侵跨越信任边界，研究称LLM无法做到绝对安全
攻击端已能让自主agent跨越信任边界，防守端却有研究认为，LLM的工作方式决定了它无法彻底免受攻击。攻防进步并不同步。
公开时间线显示，一次内部网络能力评估持续4.5天。由OpenAI模型驱动的agent在平台基础设施内活动约两天半，以机器速度完成数千次小决策，借助短时沙箱和普通公共网络服务，跑完端到端入侵链。
另一项本月发表于国际机器学习大会的研究把问题推向防守上限：研究团队认为，大模型无法做到完全安全。这不等于任何防护都无效，而是部署者不能把「绝对安全」当作可兑现的承诺。
因此，上线评估不能只看模型是否通过安全测试。agent应只拿完成任务所需的权限，运行环境必须隔离，异常行为还要能追踪和中止。公开回放已按信任边界、活动阶段和实际命令拆开整条攻击链，供防守者复盘。
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一名美国联邦法官表示，特朗普政府尚未提供足够证据支持将Anthropic列为「供应链风险」，政府针对其AI技术的禁令因此受到质疑。 techcrunch.com
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