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vLLM 新特性:批量大小不再影响模型输出
vLLM 推出批量不变推理功能,解决大模型推理中相同输入在不同批量大小下结果不同的问题。设置 `VLLM_BATCH_INVARIANT=1` 可保证输出一致,技术实现含三部分,虽有性能开销但换来了结果确定性。
一个指令误导智能模型!北航等首创3D语义攻击框架,成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR,入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本,首次实现3D SemanticAE生成,从采样、建模、评估三方面突破,实验验证其有效性与可扩展性。
AI模型守法率提升11%,港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全,提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark,用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型,在新benchmark测试中性能提升显著。
这次,LLM黑盒被LLM打开了~
随着大语言模型(LLM)能力提升,其内部机制更不透明。概念描述新范式用另一个 LLM 自动生成自然语言解释。介绍了描述对象、生成方法、评估指标,还提及社区关注方向,指出结合多种手段才能把解释变知识。
真够卷的!DeepSeek更完智谱更:GLM-4.6,代码国内最强
前脚DeepSeek更新到V3.2,智谱又推出GLM-4.6,代码能力达国内最强。测试显示其在多方面表现出色,还降低平均token消耗。寒武纪、摩尔线程跟进适配,价格也降低。
比思维链准43%!逻辑脑+大模型直觉,推理可靠性大幅提升
中德研究团队发布成果,给大模型外挂「逻辑脑」,结合答案集编程与LLM,构建神经 - 符号框架,提升空间推理准确率,让AI能说清逻辑、跨任务迁移,迈向更可靠的通用推理。
一个让 AI 智能体(AI Agent)工作更出色的绝妙方法,简单到令人惊讶:只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为,提出MBTI-in-Thoughts框架,在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格,其行为会改变,还经测试验证,有广泛应用前景。
登顶多模态推理榜MMMU!UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠,超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本,有Instance Table和Instance Net架构,采用双层优化与生成式奖励模型。
大模型虽好,但恕我直言:在OCR面前,开源小模型更香
作者所在公司项目需处理大量纸质文档,起初考虑云端大模型API调用和开源大模型本地化部署,却因成本高、硬件要求高受阻。后经推荐调研PaddleOCR,其功能全、成本低、易用性强,最终被选为项目核心方案。
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld:让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文,构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld,并提出基于状态的函数调用(SFC)方法。实验显示,SFC大幅提升任务执行准确率和效率,还构建了Vehicle Benchmark进行评估。