「大模型安全评测」共找到 8381 篇相关文章
UniPat AI开源SWE-Vision：五百行代码打造SOTA视觉智能体！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI开源SWE-Vision框架，让模型用Python代码处理视觉判断。它极简设计，在五个视觉基准测试达最优，提升前沿模型视觉表现。
无需SFT也不用RL，样本级推理优化神器SLOT来了，准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法，无需SFT和RL，让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现，计算开销小，能使模型准确率大幅提升，还无需额外资源，在各规模模型上效果显著。
389万寻找翁荔继任者！OpenAI紧急开招安全防范负责人
OpenAI在连遭安全指控后，豪掷约389万元+股权急招安全防范负责人，要制定执行安全防范框架。此前其安全团队负责人更迭频繁，此次招聘是否‘应激之举’待商榷。
Meta新研究：字节模型蒸馏后，天花板破了
本文介绍Meta FAIR与华盛顿大学合作的最新研究，针对传统大模型蒸馏Token候选空间大、存储成本高的痛点，提出字节级蒸馏方案，验证其可突破Token天花板提升模型能力上限。
美国ATOM报告：Qwen称霸武林，中国统治开源世界
美国ATOM报告显示，2025年夏中国开源语言模型超美国，下载、使用量差距显著。Qwen成王者，DeepSeek在大模型领域表现出色。新势力如Nvidia、OpenAI等也在追赶，报告引入新指标衡量模型热度。
扎克伯格发文正式告别“默认开源”！网友：只剩中国 DeepSeek、通义和 Mistral 还在撑场面
Meta 首席执行官扎克伯格分享“个人超级智能”愿景，透露公司调整 AI 模型发布策略。此前 Meta 强调开源优势，如今态度转变，巨额投入后或暂停开源新模型，计划并行训练开源与闭源模型。
智能体的致命三要素及六种安全设计模式
智能体发展带来诸多安全问题，仅靠外部防护不合理。Simon Willison总结其致命三要素，指出间接提示词注入攻击难防。Invariant Labs等提出六种安全设计模式，可综合使用，多LLM方法值得关注。
空间智能卡脖子难题被杭州攻克！难倒GPT-5后，六小龙企业出手了
杭州群核科技发布空间大模型，深耕室内场景，直指‘空间一致性’痛点。其开源子模型具真实感全息漫游、可交互等特点。当前空间模型处早期，群核提出‘三位一体’战略，还将开源促行业发展。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时，同样问题换说法问，模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题，它将语义相似查询规范化为统一缓存键，实现近乎即时的重复查询响应，还避免了随机性响应问题。
大模型下半场，阶跃凭什么领跑多模态之战
国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营，多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型，16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线，在多模态领域有优势，还布局多应用场景。