「LLM越狱算法」共找到 1493 篇相关文章
给Agent加上知识图谱,开源版Palantir
Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层,能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。
给文档质量"打分":DIQA-5000 数据集与融合版面语义的 DocIQ 质量评估模型
文档图像质量评估(DIQA)是评判‘增强算法有没有把图变好’的关键工具。过去研究多围绕自然图像,缺文档专用数据集。本文提出DIQA - 5000数据集和DocIQ模型,补齐缺口。
清华天眸芯团队再登Nature系列期刊封面,类脑互补视觉范式重塑AI感知世界的方式
清华天眸芯团队继2024年《Nature》封面后,最新进展又登《Nature Sensors》封面。此次研究实现系统级算法软件生态飞跃,还开源工具链。成果在多场景有应用潜力,晰见科技推动其产业化。
Cloudflare 推出 Meerkat,实现全球强一致性协调
Cloudflare推出基于QuePaxa共识算法的Meerkat服务,可无领导者写入并保持强一致性,提升网络可用性。虽有往返通信代价且非通用数据系统,但优化对强一致性系统重要,还未投入生产。
清华唐杰团队揭示大模型记忆全景
清华唐杰教授团队等发布大模型记忆架构综述,提出三维记忆分类学,将前沿工作统一到理论框架,为LLM设计指明方向,分析了隐式、显式记忆架构,还探讨混合架构挑战与未来方向。
小米罗福莉:MiMo-V2.5如何做到又快又强又便宜? | ICML 2026
2026年7月ICML大会上,小米MiMo团队负责人罗福莉介绍MiMo - V2.5系列。该系列跳出传统思路,从架构、训练、推理协同设计,实现“聪明、快速、便宜”,如预训练降成本、后训练有硬核算法、推理加速达1000 TPS。
AI Infra入门干货总结:大模型是如何高效推理的
作者深入研读vLLM源码,以Llama 3为例,聚焦Decoder-Only架构LLM,介绍推理各环节及张量维度变化,讲解连续批处理和Paged Attention概念,还阐述推理流程、采样策略等,最后总结相关拓展内容。
Karpathy、Claude Code之父Boris,最新访谈,把整个程序员圈炸了!
假期红衫AI Ascent 2026上,Claude Code之父Boris与Karpathy演讲引发关注。Boris称编程执行层已解决,他用Claude App工作,全公司代码由模型生成;Karpathy提出Software 3.0概念,还谈到模型能力不均匀。两人还对面试、创业等给出看法。
探针伸进大模型黑箱,南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力,构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble,其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应,还评估了‘机器遗忘’技术,有法律应用潜力。
Claude Mythos其实没那么神?AI发现bug其实早已是寻常
VIDOC Security Lab博客指出Claude Mythos实力或被高估,用LLM发现漏洞早有先例,他们用多模型扫描开源项目也发现诸多漏洞。AI辅助漏洞发现成威胁,企业需用AI对抗AI积极防御。