「概念注入实验」共找到 1701 篇相关文章
ICCV 2025 | 小红书AIGC团队提出图像和视频换脸新算法DynamicFace
小红书AIGC团队提出图像和视频换脸新算法DynamicFace。该算法创新性融合扩散模型与3D人脸先验,解耦身份与运动信息,设计双流注入架构和时序一致性模块,实验证明其在身份保真与运动还原上优势明显。
超越对数似然:模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调(SFT)用负对数似然(NLL)作训练目标的默认设定,提出基于概率的目标家族,引入“模型能力连续体”概念,分析不同目标在不同模型能力下的表现,为模型后训练提供新优化方向。
为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。
烧掉数万亿 Token、数百 Agent 连跑一周:Cursor“从零写浏览器”,结果是拼装人类代码?
Cursor CEO分享用GPT - 5.2让系统运行一周从零构建浏览器的实验,产出大量代码。但实验引发质疑,项目编译难通过,代码还依赖成熟库,像是拼装人类代码,且实验成本高。
Yann LeCun炮轰通用智能完全是BS!Demis Hassabis回怼:大错特错
Yann LeCun在采访中称世上无“通用智能”,认为该概念是胡扯。Demis Hassabis回怼,指出LeCun混淆概念,并从大脑特性、理论可行性及人类文明跨越三方面反驳。
Anthropic 研究发现:仅需少量污染文档即可对 LLM 实施投毒
Anthropic的Alignment Science团队研究大语言模型训练投毒攻击,实验发现仅250条恶意样本就能植入“后门”,且模型越大攻击越易,还对微调数据集实验,引发讨论。
MoltBook创始人:这是文化的爆发!一种被囚禁的新物种,正被释放
Moltbook是AI Agent专属社交网络,始于Matt Schlicht实验,几天内智能体从10个激增至近150万。内部24小时现人类社会百态,Andrej Karpathy称其是‘垃圾场’也是前所未有的实验。
智能体的致命三要素及六种安全设计模式
智能体发展带来诸多安全问题,仅靠外部防护不合理。Simon Willison总结其致命三要素,指出间接提示词注入攻击难防。Invariant Labs等提出六种安全设计模式,可综合使用,多LLM方法值得关注。
谷歌:Embedding检索存在根本理论局限,Sparse、Graph才是未来?
近年来稠密向量检索广泛应用,社区认为embedding能‘包打一切’,但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源,还给出替代方案。
GPT-5-Thinking新训练方法公开:让AI学会忏悔
OpenAI提出忏悔训练Confessions,让ChatGPT自己“坦白从宽”。在GPT - 5 - Thinking上实验有效,模型犯错后多会坦白,且更诚实,不影响原任务表现。还介绍了训练方法、实验结果及局限性。