「对抗攻击生成框架」共找到 2401 篇相关文章
AI Agent 是长期运行的“风险系统”，如果你还只在防 Prompt Injection，说明已经落后一代了
AI安全公司CyberArk首席软件架构师Niv Rabin团队提出基于“指令检测”与“历史感知校验”的方法，防御大语言模型和AI Agent恶意输入与历史投毒攻击，介绍多种防御机制。
“AI火了，我们却快完了！”顶级开源框架Tailwind之父含泪裁掉75%兄弟：半年后，这个项目可能就没了
前端开源项目 Tailwind CSS 正面临生存危机。创始人 Adam Wathan 称因 AI 冲击，一天内裁掉约 75% 工程团队员工，若趋势不变，约 6 个月后无法支付工资。此前社区 PR 也因变现问题被拒。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
PPIO姚欣：AI正在进入自主行动与创造时代，智能体需要全新的操作系统｜MEET2026
在量子位MEET2026智能未来大会上，PPIO姚欣表示AI进入自主行动与创造时代，Agent会成未来AI主力，Agent Infra将成新操作系统。PPIO构建AI云能力，还推出Agent沙箱助力厂商落地。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
AAAI 2025 Oral | 火山引擎多媒体实验室提出VQ-Insight，AIGC视频画质理解大模型
火山引擎多媒体实验室与北大合作论文《VQ-Insight: Teaching VLMs for AI-Generated Video Quality Understanding via Progressive Visual Reinforcement Learning》入选AAAI 2026口头汇报。VQ - Insight用渐进式框架处理AIGC视频画质理解，实验表现卓越。
AI Native 的影像公司们，颠覆赛道的机会来了！
文章指出过去50年影像公司通过推动坐标点向「计算」端移动创造商业变量。如今计算突破天花板，带来理解、增强、生成现实三层价值释放，解锁新场景，AI Native影像公司机会巨大。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
Windows 10 停服引发全球热议，国产OS迎来窗口期？专家：技术迭代是残酷的，也是必然过程
微软宣布 2025 年 10 月 14 日停掉 Windows 10 免费更新与技术支持。这引发全球热议，也让国产 OS 迎来发展思考。专家认为这会加速生态多样、重塑产业价值链，同时分析了国产系统机遇、挑战和发展路径。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。