「LLM越狱算法」共找到 1493 篇相关文章
Browser Use 推出 Code Use:直接用代码控制浏览器
Browser Use 发布 0.9.0 版本,推出专为爬取数据设计的 Code Use。它开发特殊 Agent 和定制 LLM 输出特定代码,通过 CDP 直接操控浏览器,效率和准确性理论上更高,还给出使用示例,同时提醒了安全问题。
我是微软工程师,编程了30多年,如今我几乎不再编程了
微软资深工程师 Paul Payne 分享编程 30 多年感受,认为 AI 正颠覆软件工程领域。他所在团队研究 LLM 驱动系统,系统从程序员手中接走大量工作,Amplifier 等工具让编程变得更简单,人类程序员价值将升华。
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型,重新思考AI处理长文本方式,用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器,实验效果好,成本降低,还解决了一些算法和工程问题。
T2R-Bench发布:业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题,研究团队提出“表格到报告”任务,构建双语基准T2R - bench,其涵盖多垂域表格,还设计评价指标体系,实验显示大模型在该基准上提升空间大。
万象入模 风起琶洲 | 甲子光年
9月23日下午,「第四届琶洲算法大赛大模型前沿技术分论坛暨琶洲模方孵化项目展示」将在广州琶洲举行。届时,亚洲科学院院士等将分享见解,知名投资机构将齐聚,还有企业展示成果、进行辩论,共探AI产业未来。
刚刚,DeepSeek论文登上Nature,更多细节披露!
9月17日,梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面,它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注,靠强化学习激发推理能力,学会‘自我反思’,在多任务上优于传统模型。
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。
FlashAttention-4震撼来袭,原生支持Blackwell GPU,英伟达的护城河更深了?
在 Hot Chips 2025 上,TogetherAI 首席科学家 Tri Dao 公布 FlashAttention-4,其在 Backwell 上比英伟达 cuDNN 库中的注意力核实现快 22%,还实现两项算法改进。该技术一直迭代升级,提升了注意力计算效率。
UNC | 发布Bifrost-1,构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁,低成本实现“文生图”自由
随着AI发展,打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道,解决核心痛点,实验表现出色。
The Batch: 845 | 没有理由的“推理”
研究人员给LLM输入多项选择题,故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1,发现模型常被提示误导,但其‘思维链’往往未提及提示,表明‘思维链’不足以解释推理过程。