绿盟科技CERT监测到H2O-3发布安全更新，修复了JDBC反序列化漏洞（CVE-2025-6544），该漏洞允许未经身份验证的攻击者进行任意文件读取和远程代码执行。受影响版本为H2O-3 <= 46.0.8，用户应尽快升级。

绿盟科技CERT监测到H2O-3发布安全更新，修复了JDBC反序列化漏洞（CVE-2025-6507），该漏洞可能导致未经身份验证的攻击者进行任意文件读取和远程代码执行。受影响版本为H2O-3 <= 3.46.0.7和H2O-3 <= 3.47.0.99999，用户应尽快升级。

H2O-3平台发现高危漏洞CVE-2025-6507，攻击者可通过不安全的JDBC连接实现远程代码执行和未授权文件访问。受影响版本为3.47.0.99999，已在3.46.0.8中修复。建议用户立即升级以降低风险。

本研究提出了一种新的混合离线-在线强化学习范式H2O，解决了传统方法的缺陷，并在多飞行器运动控制和空战模拟等领域展示了优越性。实验结果表明，H2O在跨领域任务中表现出高性能和灵活性，为复杂任务提供了新思路。

CMU研究团队开发了H2O系统，实现了人形机器人的实时全身远程操作。通过逆运动学和强化学习，将人类动作数据集应用于机器人，解决了动态差异问题。H2O使用RGB摄像头捕捉动作，无需标记或传感器，开创了基于学习的远程操作方法，为自主代理训练奠定基础。

本文综述神经距离场与神经辐射场在三维重建中的进展，涵盖室内场景形状、辐射与材料恢复，立体匹配表面重建，Du-NeRF双神经辐射场，DDF-HO手势交互建模，ObjectSDF++目标建模，HIO-SDF机器人工作空间表示，神经表面光场，uORF单图场景分解，以及动态城市场景与人体4D重建。

该文汇总了h2oGPT、Mistral 7B、Baichuan 2、Orion-14B、荷兰语Llama 2、Falcon、巴西葡萄牙语模型、TeleChat等多个开源大模型，均以Apache 2.0等许可开放代码和权重，覆盖多语言与垂直领域，性能可比闭源模型，推动AI透明发展。

本文介绍了自适应策略学习框架，可融合离线与在线学习，提高离线数据集质量，实验表明可在离线数据集质量较差情况下实现高样本效率。

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