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250份文档“毒晕”大模型!无论规模大小统统中招
Claude母公司Anthropic联合两大机构研究发现,仅250份恶意文档就能在不同规模大模型植入“后门”漏洞,打破以往对大模型数据中毒的认知,给厂商防御敲响警钟。
Thinking Machines曝LoRA终极指南:10倍学习率,媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》,研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现,把握关键细节,LoRA可与FullFT性能相当,还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
阿里新开源提出建设性安全对齐方案,向“让用AI的人安全”新范式跃迁
阿里巴巴集团安全部联合多高校发布技术报告,提出建设性安全对齐理念并集成到Oyster - I模型。该理念突破传统防御式机制,构建新博弈框架,实验显示该模型在安全和通用能力上达SOTA水平。
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系,现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具,结合两阶段训练范式解决问题,在医学基准测试取得新成果。
DeepMind 再放大招,AlphaGenome 能一次性处理百万碱基对,基因组里的“垃圾代码”这下藏不住了
Google DeepMind发布AI模型AlphaGenome,可预测遗传变异对基因调控的影响。它能处理百万碱基对,结合关键技术,性能顶尖,还能直接建模RNA剪接点,已面向非商业研究开放,引发医疗AI应用讨论。
上下文工程比提示词工程好 10 倍,比 vibe 编码好 100 倍!Karpathy 站台,堪称「全新的氛围编码」。
Andrej Karpathy 提出「上下文工程」概念,Shopify CEO 更青睐它。研究显示开发者因 AI 幻觉和错误多,不信任其生成代码。上下文工程可成 AI 辅助开发核心技能,文中还介绍了相关开源项目及使用方法。
陶哲轩转发!DeepMind开源「AI数学证明标准习题集」
DeepMind开源形式化数学猜想库,收录经典数学猜想,还提供代码函数方便形式化表述。此库可作测试基准提升AI数学推理能力,是AI+ATP范式关键前置步骤,团队邀更多人参与丰富内容。
最全面人类细胞图谱发布:110万个细胞看清调控与衰老
本文是对最新发表的Tabula Sapiens 2.0人类细胞图谱的专业解读,该图谱相比1.0细胞量翻倍至110余万个,覆盖28种组织,解析了细胞调控机制与细胞衰老特征,且完全开放供研究使用。
VC开始靠AI预测未来了
七月,DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩,支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测,而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
GPT-Image-2正式发布!设计师可以告别「古法设计」了
OpenAI正式发布ChatGPT Images 2.0(GPT - Image - 2),它是首个具“思考”能力的图像模型,处理复杂任务能力强,实测在商品广告、论文海报等场景表现出色,已全量上线,在大模型竞技中领先。