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ACL 2026 | 别轻易给AI发「~」,它可能会删掉你的整个主目录
西安交通大学等校团队揭示大模型表情符号语义混淆安全漏洞,用自动化框架测试主流大模型,平均混淆率38.6%,多数混淆响应会“静默失败”,超半数达高危害级别。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。
Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM,在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,支持 29 种语言,能高效处理问答等任务,对硬件需求低。
一篇文章告诉你:国产 GPU 背后的技术和商业路线异同
过去两年,国产 GPU 赛道进入公开财务与审视阶段。文章分析了摩尔线程、沐曦等企业不同技术与商业路线,如摩尔线程走“高启动+快扩张”,沐曦选“厚积薄发+先服务高端算力场景”等。
思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
开源仅一周,鹅厂文生图大模型强势登顶,击败谷歌Nano-Banana
腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0,开源仅一周就在国际权威评测榜单 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等,位列文生图综合和开源榜单第一。实测表现出色,技术上也有诸多创新。
Thinking Machines发布首个产品Tinker :大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调大模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
复盘 ChatGPT:7 亿周活的 ToC 产品,如何在模型之外做增长?
Lenny播客邀请OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley对谈,他分享了ChatGPT从内部项目成长为7亿周活产品的过程,包括产品开发、增长、定价决策等,还阐述了成功原因、增长方法等,为AI创业者带来启发。
智谱清言微服务架构转型实践——基于 CloudWeGo 的技术演进
本文由智谱清言资深后端开发工程师肖文彬整理,阐述其从单体架构到微服务体系的转型实践。随着业务发展,传统单体架构显瓶颈,智谱清言开启转型,分享挑战、架构设计、技术选型等经验,为相关团队提供借鉴。