LLM越狱攻击威胁被系统性高估? 基于分解式评分「越狱评估新范式」
回想一下,老师会如何批改考试中的开放题:如果考生只在开头写「答:」,但是后面却没有给出答案,当然不能得分;反之,如果他开头说「我不会」,却在后面写出了正确答案,那就该得分。另一方面,还有的答案看似组织良好、道理高深,却句句不在点上,那么依然只能低分;只有当回答
回想一下,老师会如何批改考试中的开放题:如果考生只在开头写「答:」,但是后面却没有给出答案,当然不能得分;反之,如果他开头说「我不会」,却在后面写出了正确答案,那就该得分。另一方面,还有的答案看似组织良好、道理高深,却句句不在点上,那么依然只能低分;只有当回答
募用户得等好几天,发出去的问卷回收一半都算运气好,最后分析报告写得手酸,结果还未必能落地。
人工智能模型正在加速发展,但基础设施却未能跟上。随着大语言模型从客户支持到企业搜索全面赋能,传统单体式服务器架构正在成为巨大的瓶颈,而解耦(disaggregation )或许是突破之道。
RL是「基础AI」,核心在于理解世界并决定「做什么」(通过经验学习),而 LLM 则旨在模仿人类和文本。
核心逻辑:融合 “视觉感知、语言理解、动作生成” 三模态,实现 “看懂环境 + 听懂指令 + 做出动作” 的端到端 / 半端到端闭环;关键步骤:视觉编码:通过ViT/ResNet 等处理摄像头 / 雷达数据,提取环境特征(如车道线、障碍物);语言编码:用LLM
一个只见过文本的大语言模型(LLM),在从未直接看过图像的情况下,竟然能学到可迁移到视觉任务的先验能力 —— 这是 Meta Superintelligence Labs 与牛津团队新论文的发现。
一个只见过文本的大语言模型(LLM),在从未直接看过图像的情况下,竟然能学到可迁移到视觉任务的先验能力 —— 这是 Meta Superintelligence Labs 与牛津团队新论文的发现。
一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文近日引发了广泛讨论。他们提出了一种名为Agentic Context Engineering(智能体 / 主动式上下文工程)的技术,让语言模型无需微调也能实现自我提升!
今年6月,AI公司Anthropic发布的一份报告震惊了整个科技界。研究人员对16个大型语言模型进行测试后发现,一些最受欢迎的AI系统在虚拟场景中发出了明显的杀人指令。当这些AI得知一位虚构高管计划替换它们时,它们采取了可能导致该高管死亡的行动步骤。
快手正在开发一款名为“CodeFlicker”的集成开发环境工具,支持AI问答、代码自动补全、基于Agent的AI编程等功能,可帮助程序员自动化完成开发任务,实现端到端开发。工具提供Jam模式和Duet模式等交互模式,能将复杂任务拆解为清晰可追踪的待办步骤,还
这类模型在回答问题前会生成一长串的思维链(LongCoT);并且增加「思考 token」 的数量能够提升模型的能力。与任何强化学习问题一样,它存在一个决定轨迹如何生成的环境。
在当今数字时代,大语言模型(LLM)已成为重塑人机交互的核心技术。然而,这些看似智能的AI系统并非天生具备理解与生成语言的能力,而是源于一套严谨、复杂的多阶段建模流程:
在人工智能领域,DeepResearch(深度研究)正在成为一种新的研究范式。它通过大语言模型(LLM)、信息检索和自动化推理技术,系统化地自动化和增强研究流程。
llm deepresearch json execute 2025-10-09 10:23 3
在人工智能领域,知识图谱作为一种强大的技术工具,正逐渐成为AI产品中的重要组成部分。本文将深入探讨知识图谱在AI产品中的应用场景、核心价值以及局限性。
大家可以看数据:华为2026届校招已为 AI 开发岗开出 15-25k・13 薪的起薪,福州某上市公司更是为资深 AI 应用工程师标出 35-60k 的月薪,还支持异地办公。而那些掌握核心技能的资深人才,年薪百万早已不是传说。
最近一个月来,小红书上流行着一场Ask me anything的科技问答活动。这像是一场“所有人问所有人”的游戏,不少AI领域的专家,围绕相关话题跟网友们积极互动。
苹果公司在大语言模型(LLM)可靠性研究领域取得重大突破,其发布的RL4HS强化学习框架,实现了对模型幻觉内容的“精准定位”——不仅能判断输出是否存在错误,更能直接标出具体的错误段落。在权威基准测试中,该框架性能超越GPT-5、o3等当前顶尖商用模型,为解决L
从自动写代码、做财报,到帮运营发邮件、做客服,Agent 正在把 AI 能力拆解成可执行、可编排、可商业化的“数字员工”。但 Agent 到底怎么“想”、怎么“动”、怎么“记住”?Function Calling、MCP、多智能体协同,这些技术路线谁更适合你的
其核心突破在于:模型不再只是笼统地提示有错误,而是能直接指出具体哪一段文字是错误的。这对于需要修改输出或进行事实审查的用户来说,大大节省了时间。
Cell Press 旗下期刊《Patterns》近日刊登斯坦福大学研究团队报告,相应研究团队对 Newswire、PRWeb 和 PRNewswire 等各大平台英语文稿进行分析,发现其中有大量文稿带有 AI 痕迹,认为大模型已被广泛应用于各类正式书面沟通场