NEJM AI：专用放射科 AI 在部署上仍可能胜出

这篇论文开源了120万对的放射学双语数据集RefRad2D，训练出的RadGrounder能同时做报告生成、VQA和空间定位，空间定位还不影响语言质量，搞医疗AI的值得看看。

arXiv上这篇论文解决了编码智能体记忆该存什么、什么时候用的问题。它把读写记忆的成本算进训练目标，在ChainSWE基准上让27B模型解决率从21.0%提到25.7%，还少走17%的步数。做智能体记忆或SWE agent的团队值得对比看看。

两帮人做 LLM 安全的可以看看这个：作者训练了两个开源模型，能从聊天里推断你的性别和年龄段，再用不可见字符藏进生成的文本里。你把 AI 写的邮件发出去，隐私就跟着泄露了。做内容安全和隐私合规的人应该认真评估这类风险。

这个基准把地理环境做成了会随时间变化的平台，智能体得主动查信息、验证旧结论还失效没失效。目前没有哪个前沿模型能全面搞定，做 Agent 评测和地理信息应用的开发者可以拿来测自己的方案。