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AI & Enterprise
KAIST推出LLM红队新框架，漏洞类型识别能力提升约7倍
KAIST研究团队发布面向大语言模型安全测试的红队框架Stable-GFlowNet。该框架通过引入“对照轨迹平衡”等机制提升训练稳定性，在将攻击成功率维持在92%的同时，识别出134种攻击类型，较现有方法的17种提升至约7倍。基于该框架训练的防御模型在交叉攻击测试中也展现出更好的防护能力。
AI & Enterprise
Naver Cloud推出国防领域轻量级多模态模型HyperCLOVA X SEED 4B
Naver Cloud宣布推出轻量级多模态模型HyperCLOVA X SEED 4B，并在济州举行的“2026韩国军事科学技术学会综合学术大会”上首次展示。该模型面向封闭网络环境下的国防AI应用，适用于无人机等边缘场景，基于8B级骨干模型通过剪枝和知识蒸馏完成轻量化，在缩小参数规模的同时性能进一步提升。
Column
AI与无线技术持续升级：工程工作流、混合网络和嵌入式系统加速重构
未来几年，AI与无线通信技术将深刻改写工程实践。Agentic AI结合MCP，正推动工程工作流标准化与自动化；非地面网络与地面网络融合的混合架构进入加速落地阶段；嵌入式AI、AI ROM以及生成式信道建模，则有望进一步提升系统设计、仿真和部署效率。