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上海人工智能實驗室開源 AgentDoG 1.5，以 1000 個樣本對齊小模型、官稱安全測試超越 GPT-5.4

6 月 28 日，上海人工智能實驗室發布 AgentDoG 1.5，這套框架只用 1000 個樣本就能對齊 0.8B 到 8B 參數的小模型，小模型不需額外訓練就能即時攔截 AI agent 的高風險行為。論文、模型與訓練資料同步全面開源，含 Hugging Face 模型庫與程式碼專案。這套方案理論上讓安全層作為獨立

Persona Atlas 不測「模型知道什麼」，十道哲學題 + Embedding 幾何，把思維風格量成可比較的距離

HuggingFace 黑客松作品 Persona Atlas 換了一個評估維度：不跑知識基準，而是用十道刻意無標準答案的哲學題，把不同「人格」的回答轉成 embedding，直接在向量空間比距離。核心命題是：與其測模型知道什麼，不如測「一個心智怎麼移動」。

百度 0.9B 輕量模型 PaddleOCR-VL-1.6 聲稱壓倒 Gemini-3-Pro 與 GPT-5.2，開源可平滑遷移

百度文心正式發布 PaddleOCR-VL-1.6，這個僅 0.9B 參數的輕量專用模型，在文檔解析評測 OmniDocBench v1.6 上達到 96.33%。廠商公告稱其綜合性能超越 Gemini-3-Pro、GPT-5.2、MinerU-2.5-Pro、GLM-OCR 等通用大模型與專用 OCR 方案，刷新該評

多輪 RL 的靜默 bug：你的 agent 訓練迴圈可能從一開始就壞了

你的 tool-using agent 訓練了幾千步，loss 在降，但模型沒有你想像的那麼在學。原因不在演算法，在管線裡一個常被忽視的環節，token 邊界。