「自动化攻击系统」共找到 2226 篇相关文章
MLLM集体翻车,缺乏婴儿级常识!业界首个核心认知基准发布,LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%,越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库,用Concept Hacking方法识破模型真假理解,指出模型存在核心知识缺失等问题。
双“雷”暴击!Trae 被曝资源黑洞、Claude背刺超级付费党,开发者们被“刀”惨了
主打“自动化执行、多模型调用、上下文记忆”的AI编程应用大热,但也出现运行卡顿等问题。Trae被曝过度消耗资源,Claude Code对付费用户增加调用限制,凸显AI产品资源问题及厂商成本管控困境。
DeepSeek-R1超级外挂!“人类最后的考试”首次突破30分,上海交大等开源方案碾压OpenAI、谷歌
上海交大联合深势科技团队发布新研究,在“人类最后的考试”(HLE)上获32.1分创纪录。团队推出工具增强推理智能体X - Master、多智能体工作流系统X - Masters并开源,方案表现优于OpenAI、谷歌相关模型。
钉钉为 AI 找了个绝佳工位
随着AI浪潮袭来,企业让AI Agent落地提效遇难题。钉钉以数据表格为架构实现AI应用化,将单元格变为AI“工位”,汇集AI工具、沉淀业务系统,还融合表格与文档、支持提醒功能,解决企业痛点。
Agent 框架协议“三部曲”:MCP、A2A、AG-UI
文章介绍Agent框架的三个主流协议。MCP解决AI Agent和外部工具交互问题,获三大巨头支持;A2A促进独立Agent间通信,但MAS系统不成熟致其未普及;AG-UI解决AI Agent与前端应用交互标准化问题。
思维锚点:破解LLM Reasoning黑箱的关键句
文章提出思维锚点概念,指推理轨迹中影响后续步骤和答案的关键句。开发三种归因方法,系统论证高级组织句影响力更大,锚点主导错误修正。研究为理解LLM推理机制开辟新途径,开源工具支持可视化分析。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程(SwS),利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广,在多基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。
单应计算加速数十倍、计算量减少95%!基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出
东华大学、上海交大和中科院自动化所团队提出基于几何的SKS和ACA单应矩阵分解,计算量比通用方法减超95%,能减少二维码扫描等应用的计算消耗,有望用于多领域,论文已被IEEE T - PAMI接收。
Databricks × Snowflake 纷纷下注,PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准?
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思,探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势,分析Neon、Supabase等公司受关注原因,指出PostgreSQL成行业标准,还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
ACL2025 | 传统符号语言传递知识太低效?探索LLM高效参数迁移可行性
中科院自动化所谭宇乔等研究跨规模大模型参数知识迁移(PKT)可行性。指出传统符号语言传递知识低效,LLM 模仿此范式也有局限。提出新 Pre - Align PKT 范式,实验分析 PKT 效果,揭示神经不兼容性致其失败。