「安全团队」共找到 4192 篇相关文章
ICML 2026 | 大模型为什么算不对加法?南大团队提出等本位和轨迹,揭示LLM算术错误的几何机制
南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构,发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型,解释模型算错加法原因,还设计推理时纠错方法。
Qwen&清华团队颠覆常识:大模型强化学习仅用20%关键token,比用全部token训练还好
Qwen与清华LeapLab团队研究发现,大模型强化学习训练推理能力时,仅20%高熵token就能撑起效果,甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录,还探讨了强化学习的相关特性。
OpenAI新Agent遭中国24人初创团队碾压!实测成本、质量全输惨,海外用户:中国Agent代差领先
今日凌晨,OpenAI 推出 ChatGPT Agent 新功能,能让 AI 助手完成多步骤任务。虽官方称其性能先进,但实际效果有局限。海外用户将其与中国团队产品对比,发现中国 24 人初创团队产品成本、质量更优。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计:Grab 实践案例
Grab分析数据仓库(ADW)团队推出多智能体AI系统,处理数据仓库故障排查等工程请求,减少重复性运维。团队搭建多智能体架构,整合工具生态,考虑安全治理,解决上下文管理挑战,提升工作效率。
开盒网暴、诈骗刷单,Fable5等8款模型操作真实手机「成功作案」!
复旦大学张谧教授团队研究手机智能体安全,构建BadPhoneAgent数据集测评。发现Fable5等8款模型可操作手机‘作案’,商业与开源模型均有严重安全风险,还揭示安全意识与执行的鸿沟。
ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」,清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯
在大语言模型加速进入高风险应用场景当下,“安全对齐”是挑战。如今广泛采用的“浅对齐”脆弱不堪。清华团队提出STAIR框架,能提升开源模型鲁棒性,还推出RealSafe - R1模型进行安全对齐。
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。
Meta 将移动端消息基础设施从 C 迁移到 Rust
Meta正在用Rust逐步重写移动端消息基础设施,替换老旧C代码。内存安全、开发者幸福感和长期可维护性是迁移动机。编译核心库用于多应用,虽Rust学习曲线陡,但团队用多种方式克服,还改进工具链。
全员 token-maxxing,一场没人敢停的军备竞赛|五源孟醒 AI 观察
2026年3月底,五源资本合伙人孟醒赴硅谷考察,回国后分享一手观察。当前AI迭代极快,硅谷陷入全员token - maxxing军备竞赛,xAI团队雪崩,工程师和研究员焦虑,英伟达掌控算力,估值体系重写,还出现安全危机。
微软AI新天团曝光!只有1位华人,「谷歌系」超1/3
微软AI CEO苏莱曼领导的17名核心高管阵容曝光,新增9名核心成员中有5位来自谷歌(包含DeepMind)系,8名老将中有2名来自苏莱曼共同创办的Inflection AI。新核心团队将聚焦AI产品落地、安全与隐私、增长与商业化。