「无监督异常检测」共找到 374 篇相关文章
提升大模型内在透明度:无需外部模块实现高效监控与自发安全增强|上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧,当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征,存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法,摒弃外部模块,提升模型内部透明度,还提升了输出安全性。
光场显微飞跃AI时代!清华等首提SeReNet:毫秒级高分辨光场三维重建
SeReNet是物理驱动的自监督三维重建网络,能毫秒级实现高保真、高分辨光场三维重建,摆脱对标签数据依赖。它全链路建模应对复杂干扰,在多实验展现价值,推动生物成像技术发展。
图灵奖得主Bengio再创业:启动资金就筹集了3000万美元
图灵奖得主Yoshua Bengio官宣再创业,成立非营利组织LawZero构建下一代AI系统,不做Agent。已筹3000万美元启动资金,要做“设计即安全”的AI,以监督Agent,将安全性置于商业利益之上。
LSTM之父22年前构想将成真?一周内AI「自我进化」论文集中发布,新趋势涌现?
本文介绍AI模型自我进化方向的进展,涉及多机构的相关论文。如受“哥德尔机”启发的“达尔文哥德尔机”可自我改进;还有“自我奖励训练”“MM - UPT”“UI - Genie”等方法,展现AI自我进化潜力。
Agent 框架热潮褪去,大模型开发已经进入“生死局”?
蚂蚁开源发布《2025 ⼤模型开源开发⽣态全景与趋势》报告,涵盖 19 个技术领域 135 个项目,解读七大趋势。当下大模型开发生态如黑客松,项目兴衰快速,AI Search 式微、AI Coding 火热,三大技术领域也有变化。
专访酷哇杨学:世界模型的下半场,是把一次成功变成长期服务|甲子光年
在2026世界人工智能大会上,具身智能行业关注点从机器人能动转向能否进入真实场景干活。酷哇科技宣布杨学出任首席科学家,共建通用具身智能联合实验室。杨学认为行业应从证明技术转向证明实用,解决机器人在真实场景的长期稳定运营问题。
Claude惊人真相被教授曝光:思考过程加密,给钱也看不到!
Anthropic推出extended thinking,包装成让用户看到思考过程的透明标杆,但实际仅展示部分内容,核心思考被加密。开发者发现异常,密码学教授逆向有发现,这暴露了其透明度悖论和信任问题。
2篇最新Anthropic论文,揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究,揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全,需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开,有多项关键发现,MSM方法效果显著。
清华突破「光毒性」难题,活体显微进入无扰观测时代
清华大学团队研发出LF-denoising自监督去噪算法,可在超低光毒性下实现长时间高保真三维亚细胞成像,突破了长时间活体成像的光毒性限制,为多领域研究提供新工具。
凯捷研究院最新报告:到2028年,Agentic AI市场规模4500亿美元
凯捷研究院报告显示,到2028年Agentic AI有望撬动4500亿美元经济价值,但目前仅2%企业规模化应用。其能自主执行任务,带来商业价值,不过面临信任危机,各行业巨头已开始探索落地场景。