「任务特化训练」共找到 3647 篇相关文章
年度AI论文!全球三大顶尖模型的防蒸馏机制全面告破:小模型“套出”大模型隐藏思维链,Kimi-K3重现概率异常
这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞,攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链,此漏洞也致企业数据隐私安全问题。
腾讯 Hy3 一手实测,Agent 能力提升不止一点
作者拿到 Hy3 模型测试资格,介绍其架构、性能和价格优势,还在 WorkBuddy 里实测它完成运营工作、选编辑助教、开发新功能等任务的效果,最后评价 Hy3 能力、价格、适配方面的表现,并分析 WorkBuddy 领先原因。
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。
比肩Claude Opus:阶跃星辰最强模型Step 3.5 Flash发布
阶跃星辰发布最强模型 Step 3.5 Flash,参数强大,性能与前沿顶级大模型并驾齐驱。其架构平衡算力与智力,有独特注意力布局;基础设施保障训练稳定;强化学习激发智能体潜能;评测数据显示战斗力强,未来还将持续优化。
马斯克「世界模拟器」首曝,1天蒸馏人类500年驾驶经验!擎天柱同脑进化
特斯拉官宣「世界模拟器」,可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」,生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络,有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题,输出可解释中间结果,为自动驾驶和擎天柱训练服务。
通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制
作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作,了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性,执行任务时多有安全检查,虽增加成本延迟,但更可靠,且在命令行工具中用户体验出色。
上下文工程又进化了:Harness实现AI完全自主化
近期Harness Engineering讨论火热,Harness是围绕AI模型的支撑架构,Anthropic用其突破AI局限,解决AI完成复杂任务时的偷懒问题,还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发,经实战检验效果良好,后续还对其进行简化。
王兴一鸣惊人!美团首个开源大模型追平DeepSeek-V3.1
美团首个开源大模型Longcat-Flash-Chat发布即引发热议。它在部分benchmark上超DeepSeek-V3.1等,编程能力也出色。技术报告透露美团对大模型的理解,还有新发现,且性能好、训练效率高。
AI开始替人类调用AI!token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计,截至8月10日,Agent类token用量半年涨14倍,人类仅2.8倍。差距源于用法差异,虽智能体部分token计价低,但用量大仍烧钱。省钱关键在配套,且智能体任务验收缺人手。
Claude Fable 5怎么用?Anthropic 工程师:干你也不知道的事
Anthropic的Claude Code工程师Thariq Shihipar发长文介绍Fable 5使用方法。他认为与Fable 5协作要发现未知,其定位解决复杂问题。还将未知分类,给出任务前中后打法,并举例用Fable 5剪视频。