「迁移攻击方法」共找到 1903 篇相关文章
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。
Karpathy 秒删 AI 职业分析项目，背后是，一场人类的职业大迁移
Karpathy 做了 AI 职业暴露度分析项目，引发关注后秒删。Stanford NLP 指出其分析不足。多家报告显示 AI 对职业冲击大，全球科技行业裁员，国内前端岗位受影响，还带来职业大迁移。
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
Google 新论文离谱到家了，0延迟0成本通用，提升大模型准确率最简单的方法。
Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法，即重复提示词，把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用，经70项benchmark测试，0场景效果倒退，47个场景准确率提升，且几乎不增延迟、成本。
π0.7来了！涌现出组合泛化、跨本体迁移能力，VLA又行了？
具身赛道玩家 Physical Intelligence 发布新模型 π 0.7，它展现出组合泛化和跨本体迁移能力，还能通过知识蒸馏学会优化技巧。其强大源于杂数据和细提示，未来有望解决复杂任务。
Valkey 9.0 引入多数据库集群、原子级槽位迁移，并带来大幅性能提升
Linux 基金会宣布开源内存存储方案 Valkey 9.0 正式发布。它有原子级槽位迁移、哈希字段过期等新特性，支持编号数据库集群，可扩展到 2000 节点，每秒处理超 10 亿次请求，性能大幅提升。
清华首提通用大模型滤波方法，实现零样本状态估计｜NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。
10% KV Cache实现无损数学推理！这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题，R-KV开源方法登场，显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余，还经多步骤压缩KV缓存，性能测试表现出色，适用多场景。
支付宝 AI 出行助手高效研发指南：4 人团队的架构迁移与提效实战
本文介绍支付宝AI出行助手研发历程，其集成多种出行功能，基于xUI + KMP框架搭建。分享研发实践、挑战与策略，如迁移基础能力、卡片生态，适配标准框架，还提及KMP应用及数据度量体系，取得业务和研发效能成果。
航空学报｜西工大袁昊、寇家庆等：基于预解分析的低雷诺数翼型优化设计方法
本文将预解分析引入翼型外形优化，构建流动系统线性化模型，以最大预解增益表征流动稳定性。建立优化框架获Opt.1和Opt.2构型，优化后翼型流动稳定性提升、气动性能改善，方法有外推潜力。