「自适应攻击」共找到 257 篇相关文章
具身智能威胁分析的分层方法和全景图
文章指出具身人工智能应用广泛，安全需求迫切，但现有研究鲜少涉及具身化场景。复旦大学等组织分析400多篇论文，提出具身智能威胁分析全景，介绍各层攻击方法、危害及防护措施。
Claude Opus 4.7，全网差评！刚升级就翻车，用户怒斥：还我4.6
Claude Opus 4.7刚发布就遭全网吐槽，价格贵50%，性能却严重倒退，出现幻觉、计算拉胯等问题。用户质疑Anthropic为省钱缩水模型，罪魁祸首可能是新引入的“自适应推理”功能。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
Meta 演示现场翻车的原因……让人好笑又心疼
Meta Connect大会上Meta Reality Labs演示翻车，原因是语音命令激活多人Meta AI，对开发服务器DDOS攻击，且MPK所有人被路由到该服务器，此外眼镜显示屏还有意外bug，这次翻车为行业提供了经验。
Google情报报告：滥用 AI 工具的最新进展
谷歌威胁情报小组（GTIG）报告显示，2025年攻击者将新型AI恶意软件用于实际攻击，恶意软件采用即时AI、利用社会工程绕过防护，AI工具网络犯罪市场成熟，如PROMPTFLUX等利用AI动态改变行为。
中大 × MBZUAI重磅开源！A₁：全透明高效 VLA 模型，机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住，中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型，其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量，性能超主流基线，打破‘高性能=高成本’魔咒。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
别再乱调图像塔了！浙大 IJCAI 论文揭露 VLM 非对称性真相，给 CLIP 微调「踩刹车」
浙大陈静远教授课题组等提出自适应非对称适配器，放弃对图像分支硬性微调，引入预测置信度自动给视觉塔‘踩刹车’。经实验总结出微调三大核心洞察，在多个数据集测试中表现优异。
GPT-5 之后，我们离 AGI 更近了，还是更远了？
2025年8月8日OpenAI发布GPT-5，架构有革新，在基准测试成绩优异，但跑分现场PPT出错、被Grok 4击败。它在编程表现出色、价格有竞争力，写作能力有争议，模型幻觉和提示注入攻击问题待解。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。