「前沿研究」共找到 2176 篇相关文章
函数向量对齐技术,让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜,发现遗忘源于模型激活带偏差新功能,非覆盖旧功能。还设计FVG训练法,保留并对齐函数向量,保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收,代码开源。
聊聊如何缓解越来越严重的AI焦虑。
作者自述作为AI自媒体博主,因追前沿、与人攀比陷入焦虑。后从粉丝留言中醒悟,明白焦虑源于不认可自身平凡。他分享缓解焦虑方法,建议明确自身定位,与他人合作,以好奇心态学AI。
ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动,代码已开源
文章聚焦图像对抗净化,现有基于扩散模型策略在时域难解耦干净像素与扰动,损害图像语义。作者从频域研究,用傅里叶分解,发现扰动倾向破坏高频谱,提出注入低频信息,效果显著,论文与代码已开源。
科大讯飞研发总监王磊磊将在 AICon 上海分享多模态降噪技术的实践与应用
5月23 - 24日AICon上海大会将聚焦AI前沿与产业落地。科大讯飞王磊磊将分享《复杂场景下的语音交互,多模态降噪技术的实践与应用》,介绍基于多模态融合的降噪技术体系及其在智能硬件中的应用。
TreeHop:无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答(MHQA)任务有挑战,现有方法依赖LLM,计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案,摒弃LLM,通过嵌入空间动态更新,降低延迟、减少模型参数量,还在主流数据集表现佳,适合工业应用。
OpenAI公开4+10条保命指南,专防AI自动化攻击
OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman在Blog中警告,前沿AI Agent能自主找漏洞并发动网络攻击,AI降低攻击门槛,防御端却未跟上。他分享OpenAI四项安全措施及防御者十项举措,呼吁行业共建安全生态。
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。
Auto-Research「终极大考」:新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench,用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务,校准受控修改范围,主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口,Auto - Research需更严格评测标准。
大部分token根本不该重复计算,不止于KVCache
斯坦福研究显示,AI Agent每次调用62%内容重复,现有前缀缓存虽有优化但天花板低,阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立,解决性能问题,其CacheBlend技术复用缓存,适配多引擎和存储后端。
翁荔新博客提出「自进化先从Harness开始」,DeepSeek崔添翼转发附议
前OpenAI安全副总裁翁荔新博客探讨AI自进化,提出从Harness开始的现实路径。DeepSeek崔添翼转发附议,认为Harness方向自进化很可能出成果。翁荔梳理研究,展示优化递进趋势,也指出实现递归自我改进存在的瓶颈。