「LLM框架」共找到 2431 篇相关文章
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。
MoCa:首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点,中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架,可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段,实验效果好,未来可拓展模态、提升多语言适应等。
仅用图像也能Think:Google等提出一种视觉规划的全新推理范式!
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式,通过纯视觉表示规划,独立于文本。还引入VPRL框架,用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务,VPRL表现最佳,显著优于其他方法。
85倍速度碾压:苹果开源FastVLM,能在iphone直接运行的视觉语言模型
苹果开源能在 iPhone 上运行的视觉语言模型 FastVLM,代码仓库含 iOS/macOS 演示应用。它速度快,首个 token 输出速度较同类模型提升 85 倍,还兼容主流 LLM,适合边缘设备等场景。
怀疑人生!!!程序员真被整不会了,27.2k Star FastMCP
文章介绍了27.2k Star的FastMCP,它是Python MCP应用框架,能让普通Python函数成为MCP工具。讲了其适合场景、省事原因及上线安全边界,还给出了适用人群和注意点。
何恺明组三位本科生领衔!持续聚焦Flow模型,突破归一化流生成效率瓶颈
何恺明团队新作聚焦Flow模型,提出双向归一化流(BiFlow)框架,解耦前向与逆向过程,打破传统归一化流生成模型效率低下问题。三位一作是本科生,实验显示其速度和质量表现出色。
统一视觉多模态与多任务!快手可灵与港科大团队发布视频生成模型,加速真实世界理解
港科大、港中文、清华和快手可灵团队提出全新视觉框架UnityVideo,统一训练多种视觉模态,让模型更懂物理规律,视频生成更真实可控,还实现零样本泛化,在多任务表现优异。
AAAI|东方理工陈云天等:教会视频扩散模型“理解科学现象”,从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架,方法分三步,在流体和台风数据实验中表现超主流方法,展示生成式AI在科学建模的探索。
从 Shopify 构建 Agent 的经验中可以学到的
Shopify 分享构建 Agent 经验,采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议,还指出工具控制在20个内,可用 SubAgent 分摊上下文;用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。
首篇潜空间推理综述!模型思考不必依赖Token,带宽暴增2700+倍
史上首篇潜空间推理综述全面总结新兴推理范式,分析循环、递归等推理形式并总结成框架。潜空间推理用潜式思维链,带宽比显式CoT提升2700多倍,还介绍无限深度推理实现途径。