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人格向量:大模型性格的数学解码与精准操控

大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移,传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”,实现提前预测、实时监控和主动控制,为AI安全提供数学框架。

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150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法

文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。

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模型进入研发体系后,我们看到了这些变化

InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师探讨大模型入研发体系的变化。指出其在提效、协作、分工上作用大,还分析了适用场景、工程师收益类型及核心竞争力等,也提及效率评估、代码生成等问题。

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腾讯重磅开源!端到端视频音效生成模型HunyuanVideo-Foley

腾讯混元正式开源端到端视频音效生成模型 HunyuanVideo-Foley,适用于多场景。它采用新型框架结合 REPA 策略,有三大核心优势,能适配多种场景,抑制底噪,保证音频保真度。

带你学AI
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最强Claude模型提前曝光!附带Anthropic三千份保密档案在线裸奔

向来标榜安全的Claude因权限配置失误,新模型Mythos提前曝光,还泄露3000份保密档案。Mythos比Opus 4.6更强,公司虽在测试但因安全风险限制发布,也有人质疑信息真实性。

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用 Docker 跑大模型训练,Unsloth 解决了环境配置难题

Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本,解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练,依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单,不过有暂不支持 Mac 系统等限制,单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。

AI工程化
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后Scaling Law时期的模型、token和组织 | 5Y Quarterly

文章是五源2026年第二季度回顾,涵盖对AI多方面观察,如token军备竞赛、模型资产价值、公司组织成护城河等,还提及被投企业上市、融资情况及五源资本获多项行业荣誉。

五源资本 5Y Capital
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放弃开源、重组权力!扎克伯格掏出Muse Spark,杀回大模型主桌

Meta在AI发展遇阻后推出Muse Spark,它是MSL首个模型,定位为通向个人超级智能的第一步,性能表现出色,当前闭源,未来Muse系列或有开源变体,标志Meta AI权力结构重塑。

AI科技大本营
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巧妙!一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分

格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色,线性探测准确率高于CLIP等,下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数,结合虚拟类别构造等优化方案提升性能,团队专注视觉研发,务实开放。

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模型哪里出问题、怎么修,这篇可解释性综述一次讲清

来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述,通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式,为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论,还梳理可解释对象体系和干预手段。

机器之心