「安全评估」共找到 1560 篇相关文章
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相,有比“您好”高2.6倍的token?
近年来,大型语言模型虽成功,但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题,定义PoC Token,开发PoCDetect和PoCTrace工具,揭示LLMs训练数据污染情况。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型(DINOv3),评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度,DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
推理能力再突破!蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式,可信度同步增加
尽管LLM能力提升,但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher,创新推理范式,构建细粒度奖励,结合奖励训练,实验效果佳。
刚刚,Anthropic推出Claude Chrome插件,仅限1000人
Anthropic发布Claude for Chrome扩展,让Claude能在浏览器操作,仅向1000名Max计划用户开放预览。虽功能强大,但面临提示注入攻击风险。不过Anthropic有多层防护,降低了攻击成功率,并给出用户安全建议。
ChatGPT到底学了多少「污言秽语」?清华团队首提大语言模型中文语料污染治理技术
清华等团队研究发现,先进ChatGPT系列模型中文词表污染达46.6%,含色情、赌博等词元。团队定义分类中文污染词,构建识别模型,还能由词表污染估计数据污染,为语料治理提供方案。
xAI联合创始人出走:连马斯克都留不住顶级人才
伊戈尔·巴布什金这位效力过DeepMind和OpenAI的AI老将,助马斯克建成孟菲斯超算集群后离开xAI,创办风投公司“Babuschkin Ventures”,瞄准AI安全赛道,揭示AI行业顶尖人才的追求。
研究者警告:强化学习暗藏「策略悬崖」危机,AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法,但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战,分析其成因,解释多种对齐失败现象,并提出对AI研究的启示。
行业新突破:行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型(BFM)在人形机器人全身控制中的应用,梳理进展并分类算法,介绍应用与限制,还探讨未来研究机会与风险,有望引导该领域研究者和从业者。
OpenAI被曝IMO金牌「造假」,陶哲轩怒揭内幕!
OpenAI高调宣称摘下IMO数学金牌,却被组委会内部人士爆料未与官方合作、无视规则提前官宣。菲尔兹奖得主陶哲轩暗指其成绩存疑,网友也不满其炒作。UCLA教授认为大模型短期难取代数学家。
ICML 2025 Oral!北大和腾讯优图破解AI生成图像检测泛化难题:正交子空间分解
OpenAI推出GPT - 4o图像生成功能,AI生图安全挑战凸显,区分生成与真实图像成难题。北大与腾讯优图研究人员用正交子空间分解解决AI生图检测泛化难题,论文被ICML 2025接收。