研究称 OpenAI 和 Google 新模型易被诱导生成裸露图像
White Circle 在预印本中披露，使用现成工具和 API 调用，其 RISE 攻击方法可绕过 DALL·E 3、Google Nano Banana 2 和 GPT-Image-2 的安全过滤，约 13% 的请求能生成露骨内容。
#图像生成
Ars Technica · AIAI 评分7171
Artificial AnalysisAI 评分3434 Artificial Analysis 发布 AA-3D：面向 AI 模型构建交互式 3D 体验的基准测试
Artificial Analysis 发布 AA-3D v1.0，一个用于评测 AI 模型构建交互式 3D 体验能力的基准测试，并同步上线排行榜。该基准还公开了单个场景的构建成本，并展示了一次 agent 运行的内部过程。官方表示，新模型发布后将持续加入 AA-3D 排行榜。
Google ResearchAI 评分4343 Google 研究提出 Diffusion Controller，统一并简化 AI 图像生成控制
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，把扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题，通过一个轻量“转向阻尼器”网络在冻结基座模型的前提下动态调整生成轨迹。
Berkeley AI ResearchAI 评分2121 伯克利提出面向成像系统的信息驱动设计框架，可跨四类任务预测解码器性能
伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用含噪测量和已知噪声模型即可估计系统信息量，避免依赖特定重建算法。该框架在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域成功预测下游解码器性能，并在 NeurIPS 2025 论文中表明，优化信息量所得设计能匹配 SOTA 端到端方法，同时所需内存和算力更少，且无需任务专用解码器。