「类LLM机制」共找到 1976 篇相关文章
模型是谁的？LLM版权保护首个技术综述论文发布
浙江大学和君同未来团队发布《Copyright Protection for Large Language Models: A Survey of Methods, Challenges, and Trends》。论文以“模型指纹”为核心理念，打通三个技术流派，指出文本水印难护模型版权，还分析各类指纹技术优劣势并给出未来方向。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。
不训练，解锁Agentic智能！微软：只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式，把大模型放进“虚拟机”，让其在6大任务上成绩全线暴涨，零额外训练解锁“通用代理智能”，还介绍了相关实验、优化及效率情况。
浅析 Amazon S3 Files：工作机制、性能边界与选型思路
4月7日，AWS发布新服务Amazon S3 Files，可将S3存储桶作为高性能共享文件系统挂载到计算节点。本文分析其底层实现、工作机制、性能边界，与其他对象存储文件化方案对比，指出适用场景。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
重构一个类，JVM竟省下2.9G内存？
文章复盘优化JVM内存的过程，仅重构一个类，堆内存从3205MB降至211MB。原设计用通用容器在海量数据下成“内存吞噬者”，新方案用FastUtil的Long2ObjectOpenHashMap和int[]，还详解了其原理和优势。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
熬夜后走神不是你的错，而是自救机制在“洗脑” | Nature
麻省理工学院研究揭示，熬夜后白天易走神是因大脑“洗脑”机制启动。正常“洗脑”在睡眠时进行，清理废物；睡眠不足时，白天也会启动，代价是注意力受损。此前波士顿大学也有大脑清洁相关研究。