「安全研究」共找到 2667 篇相关文章
监管叫停外资收购Manus背后，有一个被忽视的关键问题｜甲子光年
4月27日，国家发改委叫停外资收购Manus项目。该项目从2025年12月Meta宣布收购起备受关注。此次监管选择外商投资安全审查路径，预示AI时代监管侧重技术控制权，也可能加速VIE架构消亡。
9.8K Star！谷歌开源神器 OSV-Scanner，一条命令扫出所有依赖漏洞！
文章介绍谷歌开源的轻量级命令行工具 OSV - Scanner，它能扫描项目依赖中的已知安全漏洞，连接项目依赖与 OSV.dev 数据库。支持多语言、多包管理器，有多种功能，可离线使用，还能提供修复建议和许可证扫描。
大模型化身苏格拉底：通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
从沙子到会“思考”的智能材料，张朝阳与物理学家刘若微揭秘世界的底层逻辑
8月12日，张朝阳与刘若微教授围绕“复杂的世界：从沙子到智能”主题，从沙堆、泡沫切入软物质与非平衡统计物理前沿，探讨阻塞相变、低功耗类脑智能材料研究路径及未来潜力，还分享科研感悟。
Nature重磅！清华团队揭秘大模型新规律：告别参数内卷，智能密度每3.5个月翻一番
清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律，指出为获同等智能，模型参数量呈指数级下降，最大能力密度约每3.5个月翻一番，还探讨模型压缩、边缘智能等内容。
ICCV 2025 Highlight | 大规模具身仿真平台UnrealZoo
北京多校联合团队推出具身仿真环境平台 UnrealZoo，基于虚幻引擎构建近真实三维虚拟世界集合，收录 100 余个 3D 场景。该成果被 ICCV 2025 接收，已开源，其易用接口可助力具身 AI 研究。