同架构同数据，换优化器就换泄露量：Muon 重建最强，Adam 最抗重建
在相同架构与数据下，仅凭训练好的检查点重建训练图像时，Muon 训练的模型泄露最多，Adam 训练的模型在评测攻击下最抗重建，优化器选择因此成为训练数据隐私的一个控制轴。
天体物理研究有了专用多智能体：文献检索前五命中率最高79.2%，还能直接调多波段数据
天体物理研究要同时处理快速增长的文献、多波段观测和复杂物理模型，AstroGenesis 把这些环节放进同一个多智能体环境，由 Supervisor Agent 与 Planner/Replanner 协调文献检索、观测数据分析、理论建模和选题。当前实现聚焦耀变体研究，其理论建模智能体借助预训练神经网络代理模型，用自然语言完成宽波段与多信使建模。文献检索在单篇与多篇两类基准上，前五条结果至少命中一篇相关出版物的比例分别为76.6%和79.2%。
Deep Persona 用三层人格架构与 ADOS 启发的评测框架，让两个临床模拟人格在综合基线下与人类对话统计上不可区分
该工作提出 Deep Persona——一个把角色组织为外部表达层、中层信念层与内层动机驱动层的三层心理架构，并配合脚本化决定论与有限能动性原则，同时提出一套无参考评测框架（借鉴 ADOS 的语用流畅性、共同注意、情感一致性与情绪表达多样性指标，以及基于马氏距离的对话自然度分数 DNS）；在 DailyDialog 与 CounselChat 等人类与人类—LLM 对话数据上，LLM 表现出高语用流畅性（0.88–0.97）但在情绪表达与共同注意上存在系统性差距，而两个 Deep Persona 案例（Sarah 与 Evelyn）在综合基线下 DNS 高于所有被评测的人类—LLM 数据集，并在全部对话中与人类互动统计上不可区分。
胶质母细胞瘤液体活检：新兴技术与转化机会
这篇综述聚焦胶质母细胞瘤的液体活检，指出组织活检具有侵入性且难以捕捉肿瘤异质性与时间动态，而液体活检可通过血浆、脑脊液、尿液和唾液中的游离DNA、循环肿瘤DNA、循环肿瘤细胞和细胞外囊泡等循环生物标志物实现无创实时监测，并提出超越既往生物标志物清单的量化技术评分卡，从灵敏度、临床可操作性、成本和可扩展性比较cfDNA、CTC和EV平台，同时引入多模态决策矩阵和人工智能驱动的融合流程，整合片段组学、EV蛋白质组学和CTC转录组学，以增强微小残留病灶检测并指导精准神经肿瘤学。
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