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Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量,用元学习筛选有价值数据,提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能,在低质量数据集效果佳,还能跨模型规模泛化。
别再手搓测试数据了!AE测试数据智造系统揭秘
本文介绍基于大语言模型的AE测试数据智造Agent,解决AliExpress跨境电商测试数据构造难题。它结合大模型与原子工具库,实现自然语言驱动的全链路测试数据生成,提升测试效率与智能化水平。
技术更新 or 组织重塑,企业如何用好“数据智能”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀专家探讨企业数据智能应用。谈及构建数据集、优化检索效率等问题,还分析数据准备挑战、DeepResearch 优势,指出数据智能落地面临组织与技术层面的挑战。
看似无害的提问,也能偷走RAG系统的记忆——IKEA:隐蔽高效的数据提取攻击新范式
研究聚焦RAG系统,提出全新黑盒攻击方法IKEA。它不依赖异常指令,通过自然查询提取私有信息。经多数据集测试,其效率和成功率高,还证实提取知识实用,揭示RAG系统潜在脆弱性。
微软再放LLM量化大招!原生4bit量化,成本暴减,性能几乎0损失
微软公布BitNet v2,性能几乎0损失,占用内存和计算成本显著降低。它首次实现对1比特LLMs的原生4比特激活值量化,通过H - BitLinear模块处理异常通道,实验显示其在多方面表现优异。
ACL2025 | 代码助手火了,但安全吗?所有模型评估结果都很扎心
近期,GitHub Copilot、ChatGPT等AI代码生成工具爆火,效率显著提升,但代码安全性存疑。北大团队用CoV-Eval评测20款主流大模型,结果不佳,论文还给出优化方向,呼吁代码上线前严格测试。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等:基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子,结合强化学习与气动形状优化,在翼型流动分离问题中表现出色,提升了整体性能。
本周推荐的6个超级6的Github开源项目!
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AI 开发工具的隐形战场:新一轮 IDE 之争打响!
在AI开发工具领域,VSCode成主战场,但背后有技术和策略拉扯。开发者面临战略选择,VSCode有诸多限制,OpenVSX虽提供替代方案但插件不全,Cursor崛起引发微软动作,未来走向待察。
智能体请求暴增 9.4 倍,token 账单却没涨:Uber 公开 AI 软件工厂省钱方法
Uber AI已嵌入软件开发全流程,超70%代码合并请求由智能体生成,半年内智能体请求暴增9.4倍,通过多项优化实现AI总支出稳定,本文公开其整套AI降本方法论。