「漏洞动态验证」共找到 1330 篇相关文章
从工具到生命形式:OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播邀业内专家探讨 OpenClaw 落地难点。专家认为,这波 Agent 热潮验证了复杂工作可被系统承接,也指出 OpenClaw 虽非生产级产品,但推动了全民 Agent 浪潮,同时探讨了模型与编排层结合、记忆系统等问题。
刚刚,OpenClaw最猛升级!底层架构大换血,全网等了9天
OpenClaw「2026.3.22-beta.1」预览版上线,对插件系统重构,新SDK替代旧API,ClawHub成首选分发渠道;安全防护升级,封堵多个漏洞;模型配置升至GPT - 5.4,接入Anthropic Vertex等;多平台体验和Agent引擎也有优化。
腾讯发布SpecExit算法,无损压缩端到端加速2.5倍!解决大模型长思考效率难题
腾讯发布 SpecExit 算法,将思考早停与投机采样融合,利用轻量级草稿模型预测“退出信号”,在不引入额外探测开销的前提下,实现动态、可靠的思考早停,在 vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍,准确性和推理效率得到双重保障。
给机器人一个会预测未来的Critic,VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model(WCM),解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习(VLA - RL)中批评家模型(Critic Model)仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态,代码等全开源,验证效果显著。
人类最后考试已不够用,Agent最后考试来了!
AI飞速进步,人类最后考试(HLE)已不够用,伯克利牵头推出智能体最后的考试(ALE)。ALE真实、全面、可验证,当前最强AI在最难档通过率仅8.6%,主流系统平均2.6%,显示AI距替人干活尚远。
准确回答视频细节!11B模型挑战视频理解「证据级」任务,开源可商用
近日,复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系,有六项证据级能力,架构设计独特,采用Apache2.0开源许可。
Prompt、Skills、MCP:大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程,介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础,但其有脆弱、难管等痛点,促使向上下文工程演进;Skills是能力单元,可显式化能力、动态组合;MCP解决能力集成问题,虽有争议但理念重要。
西湖大学修宇亮:数字人重建,慢慢都会变成基础模型的微调任务 | GAIR 2025
12月13日,西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟;ETCH获更准确内部人体结构;Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。
MOE RL实战:统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。
苹果提出新型反向传播:一台iPhone 15 Pro Max就能微调LLM
苹果提出内存高效型反向传播(MeBP),可在内存使用量和计算时间上比零阶优化(ZO)有更好权衡,收敛更快、性能更优,还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性,且公开了实现链接但目前为空。