这里介绍团队近阶段的几项代表性工作,包括论文、技术报告、系统发布与阶段性研究总结。
发布智能体全栈安全工具箱“墨铠”,首批整合14类、150余个安全工具,覆盖风险推演、可信数据与进化防御三大中台,支持灵活部署与产业落地。
NaviMaster 将 GUI 导航与具身导航统一到同一训练框架中,通过统一轨迹范式、统一强化学习策略和距离感知稠密奖励,在跨任务泛化、训练效率和定位精度上同时取得突破。
DRIFT将长上下文中的“阅读”与“推理”显式拆分,让小模型读取长文、大模型专注推理,在大幅压缩上下文的同时提升效率、性能与抗越狱鲁棒性。
SafeVerse 将普通视频在分钟级转化为可交互、符合物理规律的 3D 孪生演练场,并进一步支持场景攻击编辑与智能体在线进化,形成面向具身安全的“重建-攻防-进化”闭环。
BioBridge 通过领域增量持续预训练、蛋白质-语言语义对齐和端到端多任务建模,把通用 LLM 的推理能力与蛋白质小模型的专业能力连接起来,在多个真实生物任务上逼近专用模型,同时保持原有通用能力。
发布安全可信具身智能框架与路线图综述,系统定义 Safe and Trustworthy EAI,给出十大核心原则与 L1-L5 成熟度模型,为具身智能安全研究建立整体路线图。
SafeWork-R1 是一个同时追求安全性与通用能力的多模态推理模型。它基于 SafeLadder 安全加固框架构建,在安全基准上大幅领先基础模型,同时保持了强有力的通用推理与多模态表现。
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