「安全评测」共找到 1493 篇相关文章
GitHub 推出 MCP 服务器集成,全面扩展机密扫描功能
GitHub宣布MCP Server全面支持机密扫描功能,将其扩展至AI辅助和代理驱动的开发工作流,可让外部工具和AI工作流访问安全洞察、自动化修复。这反映安全工具正从被动检测转向自动化治理。
复旦等推出「第一人称视听基准」,补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”,现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound,能让模型听懂世界,评测显示当前模型与人类差距大。
人大高瓴-华为诺亚:大语言模型智能体记忆机制的系列研究
中国人民大学高瓴人工智能学院与华为诺亚方舟实验室聚焦大语言模型智能体记忆能力,形成含综述论文、数据集和工具包的研究体系。探讨记忆概念、重要性、实现与评测方法,还构建评测榜单、实现工具包。
什么样的龙虾,才是「一人公司」的心头好?
AI时代,OPC概念火热,但过往大模型和Agent难落地。面壁智能官宣EdgeClaw Box,采用端云两栖架构,安全高效,适配多款硬件,可插电即用,还能降成本、保障数据安全,集成多种Skills,助力OPC提效。
Vibe Coder 之死
文章围绕Vibe Coder之死展开,讲述机器人因Vibe Coding失控视频走红,引发对机器人安全热议,探讨其危害、发生可能性、防范措施等,指出当前AI发展枉顾安全,还提及人们对AI+机器人未来的多种看法。
AI最尴尬的短板,中国科学院出手了
7月24日,中科院计算所“知境”团队发布知境社会心智大模型技术体系,为现有大模型补社会心智短板。其建评测体系SoMBench,设计训练系统Zing,用部署架构Actio,在多评测超越GPT - 5.5等,应用前景广。
SeePhys Pro:重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro,是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等,测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定,为模型评测和训练研究提供基础。
116页论文教你「蒸馏」Claude、GPT-5.6:AI社区今天炸了
一篇前沿大模型安全漏洞论文引发热议,指出各大模型 API 设计缺陷,可提取隐藏思维链。同一模型家族安全能力不对称,攻击者可利用此漏洞,还介绍了攻击路径、实验及修复建议。
Claude Mythos官宣!性能碾压Opus 4.6,因太危险遭「囚禁」
Anthropic官宣最强模型Claude Mythos预览版,性能全方位碾压Opus 4.6。但它存在致命缺陷,攻击安全漏洞能力超多数黑客。Anthropic暂不向公众开放,联合巨头开展安全计划,称需各方共筑网络安全。
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。