「安全研究」共找到 2675 篇相关文章
OpenAI突然开源新模型!99.9%的权重是0,新稀疏性方法代替MoE
OpenAI悄悄开源新模型,0.4B参数且99.9%权重为零,是Circuit Sparsity技术的开源实现。该技术通过约束模型内部连接稀疏性,解决传统稠密Transformer黑箱问题,或让MoE模型走上末路,但目前算力成本极高。
直播预约 | 迈向用于演绎推理的诚实语言模型
本次讲座聚焦迈向用于演绎推理的诚实语言模型。当前语言模型难诚实推理,输入不足会产生无根据答案。为此制定多步骤任务,提出强化学习方法ACNCHOR,稳定学习过程、提高推理性能。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板,再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出,LLM性能提升有理论天花板,扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制,源于计算、信息与学习理论,未来应转向‘有限优化’。
特朗普按下「创世纪」核按钮,AI曼哈顿计划正式启动!
2025年11月24日,特朗普正式签署「创世纪计划」,被比作AI版「曼哈顿计划」。由美国能源部牵头,整合资源打造「美国科学与安全平台」,剑指六大领域,要求9个月内构建AI科研闭环。
田渊栋离职Meta,最后一篇论文?
离职Meta后,田渊栋团队论文被NeurIPS 2025录用。研究提出「三门理论」,发现RLVR微调在小权重发力,不破坏模型结构,还绘制出RLVR训练动态的「参数层面全景图」。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA:无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》,当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法,解决表示崩溃问题,还回顾了JEPA架构发展,虽毁誉参半,但LeCun将继续推进世界模型工作。
HexStrike代理:让大模型继承专家经验,显著提升渗透测试效率
HexStrike是开源渗透测试工具,以MCP为底座。其核心智能组件IntelligentDecisionEngine是专家系统,将安全专家经验规则化,通过知识库和算法提供工具选择和参数优化,提升渗透测试效率。
Agent项目最头疼的不是技术,这可能是近期最棒的Agent调研。
MMC深入访谈多家AI Agent创业公司创始人和企业用户,撰写《State of Agentic AI: Founder’s edition》。调研显示创始人头疼的多是非技术问题,还分析了准确率与主动性、定价策略等情况。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型,通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块,解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题,提升分割精度,降低训练成本。
智能旅行助手
开发者开源智能旅行助手 AI Travel Agent Streamlit,集成 OpenAI、天气 API 等服务,可在直观界面完成旅行规划。介绍了设置、运行、部署方法,还提及测试、安全等要点。