「多尺度对比学习」共找到 1815 篇相关文章
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
用于评估AI Web渗透测试能力的工具：XBow Bechmark,比靶机更好
文章介绍了用于评估AI Web渗透测试能力的XBow Benchmark，它已在github开源。该基准含104个Web安全挑战，涵盖多种漏洞，设计确保可重复性和状态持久性，其评估能力获广泛认可，还介绍了开源内容等。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
1.5B推理模型新SOTA，RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒
QuestA通过在训练中注入解题提示，实现两项成果：在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能，还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题，为开发强推理模型打开大门。
Notion、Stripe 都在用的 Agent 监控，Braintrust 会是 AI-native 的 Datadog 吗？
当 Agent 迈向产品化，开发者面临观测、评估和优化黑箱系统的挑战。Braintrust 由 Ankur Goyal 于 2023 年创立，重塑 Observability，提供 Eval 和 Ship 模块，获多家头部公司青睐与投资。文章从多方面剖析其能否成 Agent 时代‘新 Datadog’。
CC&LG实践｜基于 LangGraph 一步步实现 Claude-Code 核心设计
本文深入剖析Claude - Code核心设计与关键技术，结合LangGraph框架，从基础ReAct Agent构建简版Claude - Code，涵盖人工审查、SubAgent实现、任务管理、上下文压缩等多方面，还提及流式响应升级及相关对比。
别误会00后了！美国千人调查揭秘：85%学生都用AI，首要目的不是偷懒
国外机构调查1047名学生，结果显示约85%学生过去一年用生成式AI处理课程作业，主要用于头脑风暴、答疑与备考。学生希望学校规范AI使用，教师用AI教学学生看法不一，AI重塑大学价值评估体系。
两周干成一天！毕马威用100页Prompt落地企业Agent
毕马威打造税务AI助手TaxBot，将两周的专业咨询工作缩至一天，效率提升超10倍。其构建KPMG Workbench平台，集成多模型，用100页Prompt指导学习，未来或采用Agent Runtime服务。