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新闻资讯7

一句“吴恩达说的”,就能让GPT-4o mini言听计从

宾夕法尼亚大学研究者发现,用恭维、同侪暗示等心理话术,能让GPT - 4o Mini突破安全底线。实验基于七大说服技巧,证明人类心理学原则可迁移至LLM。不过,此漏洞或被利用,已有团队尝试应对。

量子位
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当面试官说「回去等通知」时,他们到底在等什么?

Chip Huyen的开源书《Machine Learning Interviews》被热议,其用200+道题拆解机器学习面试真相,指出多数人挂在三环节。书还摊开不同岗位考察,建议关注解题路径,还给出资源指路。

AI工程化
算法论文8

ICCV 2025 | ECD:高质量合成图表数据集,提升开源MLLM图表理解能力

科研等领域图表是信息核心载体,先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集,规模大、质量高、风格多样,还设计合成流水线与评测基准ECDBench,为开源MLLM提供支持。

机器之心
算法论文8

X-SAM:从「分割一切」到「任意分割」:统一图像分割多模态大模型,在20+个图像分割数据集上均达SoTA

中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM,统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展,设计通用输入输出,采用端到端架构和三阶段训练策略,在超20个数据集达最优,为图像分割研究开辟新方向。

机器之心
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大模型如何推理?斯坦福CS25重要一课,DeepMind首席科学家主讲

Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解,总结了四个关键,阐述推理机制、优化方法及最新进展,还介绍多种推理方法并比较其优劣。

机器之心
产品应用7

Omni-Effects:首个统一多特效生成框架

Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。

带你学AI
开源动态8

MCP•RL 开源:让 AI 通过强化学习,自己学会怎么用 MCP 服务器

MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分,能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器,解决工具调用痛。ART 无需标注数据、通用性强,提供便捷集成方式,项目开源。

AI进修生
开源动态8

悟空AI Agent再进化:连斩魔搭社区SWIFT框架RCE 0day漏洞

腾讯悟空AI Agent对魔搭社区SWIFT框架开展深度安全审计,通过人机协同发现两个较难利用的RCE 0day漏洞,获官方致谢。该框架在易用性和高效性上表现出色,此次发现推动了其安全性提升。

腾讯技术工程
算法论文8

LeCun出手,造出视频世界模型,挑战英伟达COSMOS

训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world,可预测未来帧,在多方面有优势,实验显示其性能显著,能降低对标注数据需求。

机器之心
算法论文7

ICLR 2025新成果:文档检索“降本增效”,从此“开挂”

传统文档检索系统处理视觉信息丰富的文档存在瓶颈,ColPali方法直接从文档页面图像生成多向量嵌入,简化流程、提高性能、降低延迟。ColQwen - Omni在其架构上扩展到图文+音频多模态匹配。

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