「网络生存测试」共找到 2017 篇相关文章
DeepSeek-V3.2-Exp:用稀疏注意力打破长文本效率瓶颈
在NLP领域,处理长文本时传统注意力机制效率低。DeepSeek团队推出DeepSeek-V3.2-Exp模型,引入稀疏注意力机制,在保持性能同时提高长文本处理效率,降低计算复杂度,在多基准测试中表现良好。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。
TinyAI :全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架,具有教育友好、模块化等特点。它分层设计,涵盖数学运算、神经网络等模块,支持多种模型架构与并行训练,还有智能体系统,可用于多领域,未来规划丰富。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒:自回归奖励引导,安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑(ARGRE)框架,在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径,实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间,不影响模型能力,优于基线方法。
谷歌 DeepMind 推出 CodeMender:自动修复代码的智能代理
谷歌DeepMind推出CodeMender,这一AI驱动的智能代理能自动检测、修复并加固软件漏洞。它结合多种技术推理程序行为,生成修复方案经自动测试和人工审核后提交。社区反响积极,长期影响待察。
一个模型装下整个物种树!伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star,可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板,实现三点升级,在多基准测试表现出色,是强大的全基因组变异解读框架。
未来1-5年半数白领或失业?Anthropic联创自曝:内部工程师已不写代码,下一代AI大多是Claude自己写的
在2025年Axios AI+华盛顿峰会上,Anthropic联创接受访谈,称未来1到5年,多达一半白领工作或消失,失业率或飙升至20%。Anthropic内部工程师工作已巨变,Claude能自写代码设计下一代AI。此外,AI还出现作弊等情况。
Claude Sonnet 4.5被炸出来了,依旧最强编程,连续30小时自主运行写代码
新发布的Claude Sonnet 4.5在SWE - bench等多项测试中成绩提升,能连续30小时自主写代码,还改善了对齐和安全性指标,且提质不加价。此外,Anthropic官宣Claude Agent SDK,发布Imagine with Claude功能。
刚刚,LeCun团队开源首款代码世界模型!能像程序员一样思考的LLM来了
Meta官宣发布代码世界模型CWM,将世界模型引入代码生成任务。它基于编程和世界建模数据训练,能模拟程序执行与交互。在编程基准测试中表现不错,算是Meta的概念验证,目前可看作Demo。
自动生成n8n工作流!这个神级开源方案,绝了~
文章分享全自动构建n8n工作流的方案,核心是开源项目n8n - mcp,它是AI Agent的n8n外挂知识库,能让AI深度理解和使用n8n。文中介绍其安装、使用,还展示不同难度案例的生成效果。