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LLM学习笔记:最好的学习方法是带着问题去寻找答案

文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频,分析大模型聊天流程与原理,介绍LLM训练步骤,包括预训练、后训练和强化学习,还提及主流特性应用,如文件上传、网络搜索,强调带问题学习的重要性。

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我用7个主流AI工具助手总结4篇写GEO公众号文章的分析及看法

作者白杨SEO参加国平老师线下分享活动,获AI相关启发。还用7个主流AI工具助手总结4篇GEO公众号文章,给出各篇核心观点,并分享自己看法,指出GEO尚无标准方法,企业应按需选择。

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利用大模型从开源情报中自动提取检测规则:LLMCloudHunter,有开源

随着网络攻击增加,威胁情报成主动安全关键。以色列本古里安大学发布LLMCloudHunter框架,用大模型从开源情报自动生成检测规则,评估显示其规则质量高,且大部分能编译成Splunk查询,软件已开源。

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主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务,而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力,还给出多种推理示例,并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。

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独家丨盛大挖角代季峰,筹建新 AGI 公司对标 DeepSeek

AI 科技评论独家消息,盛大网络挖角清华副教授代季峰筹备新 AGI 公司,对标 DeepSeek,正招募核心团队。代季峰学术成果颇丰,项目或融合脑科学与 AI 架构,“旧互联网 + 学术”组合有挑战也值得期待。

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告别Transformer!北大、北邮、华为开源纯卷积DiC:3x3卷积实现SOTA性能,比DiT快5倍!

北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC,抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT,推理速度快 5 倍,证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。

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1899个MCP服务安全研究:7.2%存在漏洞,5.5%暗藏「工具投毒」

研究人员对1899个开源MCP服务器扫描,发现7.2%项目有漏洞、5.5%遭工具投毒。MCP虽成事实标准且发展好,但代码质量堪忧,传统安全工具难检测其风险,为生态敲响警钟。

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随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展,核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络,指出真正决定系统表现的是三种机制组合。

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从Token到词元:全模态时代的基模与交互入口

2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名,Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资,探索从语音到全模态的路径,成果颇丰且完成能力闭环,其发展受关注。

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