本文介绍了FALCON，一个双智能体强化学习框架，旨在提高人形机器人在复杂任务中的力自适应能力。通过解耦上下肢学习并共享本体感知，FALCON在搬运、拉车和开门等任务中表现出更好的适应性和稳定性，优于现有方法。然而，FALCON仍需克服多接触交互和外部力矩的局限性。

自去年Q4以来，我司专注于具身智能应用开发，需求持续增长。本周，国企和知名企业频繁联系，涉及多个行业。研究者关注CMU和UCSD的最新进展，提出自适应运动优化（AMO）框架，旨在解决人形机器人全身控制的挑战，结合强化学习和轨迹优化，提升机器人在动态环境中的操作能力。

本研究解决了视觉语言预训练中由于图像与文本之间的多对多对应关系而导致的假阴性问题，该问题削弱了嵌入空间的学习效果。提出的FALCON方法动态选择适当硬度的负样本，从而平衡了硬负样本与假阴样本的权衡，使得在多个视觉语言预训练框架下（如ALBEF、BLIP-2）显著提升了性能，展示了其在减少假阴性影响方面的有效性和稳健性。

SEC Consult 发现 CrowdStrike Falcon Sensor 存在重大漏洞，攻击者可通过暂停进程绕过检测，执行恶意程序。该漏洞影响依赖该系统的组织，允许恶意软件在未被检测的情况下运行。尽管 CrowdStrike 最初否认漏洞，但在 2025 年实施了修复措施。

本研究提出了一种新方法FALCON，旨在解决大语言模型在编码敏感信息时的安全隐患。该方法通过信息论指导参数选择，增强表示分离，有效平衡遗忘与保留目标。实验结果表明，FALCON在遗忘有效性和模型实用性方面表现优异。

本文讨论了MoE-Mamba和Vision Mamba等多种Mamba模型的进展。MoE-Mamba旨在提高状态空间模型的效率，而Vision Mamba则在视觉任务中应用双向状态空间建模，展示了在图像分类等任务中的潜力。VMamba通过多方向扫描，显著提升了视觉识别效果。

FALCON是一种无需细粒度级别监督的方法，可以从粗粒度标记数据中发现细粒度类别。它通过结合粗粒度和细粒度类别之间的关系来恢复粗粒度预测，并使用粗粒度监督和细粒度的伪标签来训练细粒度分类器。实验结果表明，FALCON在图像分类和单细胞分类任务上优于基线方法。

本文提出了一个基于U-Net的深层网络模型用于单幅图像去雾，通过特征融合实现高度非线性变换函数。该模型在两个图像去雾基准测试中表现出色，能够高效恢复超高清分辨率模糊图像。

本研究旨在解决学术文献中识别和分类软件提及的问题，通过实验探讨了不同的训练策略以提高检测准确性，并强调了选择性标注和自适应抽样的益处。该研究为解决学术文本分析中的挑战提供了见解。

本研究评估了多种大型语言模型对生成的摘要的表现，发现 text-davinci-003 模型最佳。同时，分析了 CNN Daily Mail 和 XSum 两个数据集，为生成式人工智能应用的开发提供了基础。

CrowdStrike和Cloudflare扩展了合作伙伴关系，将Cloudflare Email Security与CrowdStrike Falcon LogScale集成。这个集成允许共同的客户将检测数据发送到他们的Falcon LogScale仪表板中。该集成将扩展到Zero Trust Suite的其余组件。

With this integration, joint customers who have both Falcon LogScale and Cloudflare Email Security can now send detection data to be ingested and displayed within their Falcon LogScale dashboard

With this integration, joint customers who have both Falcon LogScale and Cloudflare Email Security can now send detection data to be ingested and displayed within their Falcon LogScale dashboard