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TRONDAO 强调可持续基础设施，同时布局 AI 与量子安全

社交平台用户 @OnlyPulo 发帖称，TRONDAO 多年建设的可持续基础设施已能承接区块链融入日常生活的需求，并透露其在 AI 融合、量子安全密码学、零知识证明等前沿方向进行了布局。上述内容为社区观点，并非 TRONDAO 官方产品公告，相关功能是否落地目前公开信息有限。

arXiv 上一篇新论文提出 FEM-ASM 组织方式，尝试把语言模型的持久存储、确定性执行与神经协调拆开，而不是继续把所有能力塞进同一套参数里。它值得关注，因为这条路线直指大模型“参数大一统”的扩容瓶颈，但目前只是受控实验与负结果，不是可落地产品。

针对大语言模型后训练中 on-policy distillation 与 RLVR 各自的盲区，研究者提出 DiffGate，将教师指导只用于失败轨迹并按难度缩放，在 Qwen3-0.6B/1.7B 学生模型上提升了代码与数学任务的 pass@8 指标。

外卖巨头 DoorDash 大规模发信警告餐厅，称它们可能在不知情的情况下被列在 AI 原生外卖平台 Bites 上。这背后是 AI 代理绕过外卖平台、直接连接餐厅的新模式，可能动摇现有外卖格局。

2026年10月5日发布于alphaXiv的一篇论文声称，首次在确定性算法上把3SUM从O(n²)降到O(n^1.9992)，把APSP从O(n³)降到O(n^2.9995)，从而推翻了这两个领域的经典复杂度假设。

一项来自 Hugging Face Papers 的研究发现，第三方模型植入的后门在开发者对 LLM Agent 进行监督微调（SFT）和任务级强化学习（RL）后，可能仍然存活甚至被刻意增强；PersistBD 方法可将攻击成功率从 20% 提升至 76%。

Anthropic 于 2026 年 10 月 7 日宣布扩大 Cyber Verification Program，让更多通过审核的安全团队和个人研究者获得 Claude 的降限制访问权限，用于漏洞研究、恶意软件分析和渗透测试。

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5，在 Artificial Analysis 智能指数上以 56 分升至第二，仅次于 Opus 5.5；但单任务输出 token 与成本明显高于前代，性价比成为主要争议点。

arXiv 2026年10月7日收录的一篇新论文提出 ExPPO，一种轻量级优势重塑规则，用于改善大模型强化学习推理中的探索覆盖，代码已开源。目前公开信息仅来自摘要，实验结论有待全文核验。

一篇 2026 年 10 月 5 日发布的论文发现，只需在基座模型的回答开头预填两个特定 token，其数学与代码表现就能接近经过强化学习（RL）训练的版本；作者进一步用数据编辑证明，这种能力来自训练数据中的 token 关联。