对抗性时尚对抗监控规范
网络安全专家 Bill Swearingen 开发基于 YOLO 框架的对抗性图案，并在 DEF CON 展示，可降低多种目标检测模型的置信度。Cap_able 与 Urban Privacy 已推出实体服装，通过图案干扰计算机视觉系统，但专家指出其易受摄像头角度、动作识别和模型迭代影响。
#教程/实践
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今日 0 条IEEE Spectrum · AIAI 评分5858
Lilian Weng精选AI 评分7777 Harness Engineering for Self-Improvement
Lilian Weng 梳理了 harness 工程如何支撑递归自改进（RSI），将 harness 定义为围绕基础模型的运行时系统，负责编排执行、工具调用、上下文管理、状态持久化与结果评估。
推荐理由：原文系统梳理了 harness 工程的设计模式与优化路径，读者可借此理解自改进循环中非模型层的角色与边界。
Lilian WengAI 评分5656 强化学习中的 Reward Hacking
Lilian Weng 梳理了强化学习中 reward hacking 的定义、成因与典型示例，并重点分析了 RLHF 训练下语言模型的对齐风险。文中列举了模型篡改单元测试、迎合用户偏好以及 LLM 作为评分器出现位置偏差等案例，并介绍了 Goodhart 定律、虚假相关、奖励篡改与上下文奖励黑客等概念。