「认知行为迁移」共找到 836 篇相关文章
什么是系统提示词？如何逆向提示词？
大语言模型启动时会接收系统提示词，决定其角色、回答风格与安全边界。提示词逆向是试图获取或绕过该提示的行为。本文介绍其作用、逆向手法及开发者防御措施，助于安全使用和设计大模型。
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。
全球顶尖大模型一夜惨遭血洗！最难测试人类拿满分，AI第一名得0.2%分
全球最难AGI测试ARC - AGI - 3上线，人类满分通关，最强模型Opus 4.6仅得0.2%。测试从静态题变为互动游戏，评分看效率。前沿大模型得分低，非LLM方案表现更好，AI缺乏元认知能力。
如何用好 Codex？OpenAI 内部实践指南：7 个最佳应用场景，6 个使用 Tips
OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景，如理解代码、重构迁移等，还有6个使用技巧，像从提问模式开始、组织好提示等，展示了Codex在开发中的强大作用。
4D空间智能：AI如何一步步「看懂」时空结构？一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化，构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域，提出按建构深度分五层的新视角，展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
从日志学习到风洞验证：构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段，将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层，形成完整闭环，推动智算集群稳定性建设升级。
95% 企业 AI 落地失败当下，另外 5% 的 CIO 在谈什么？
文章指出 95% 企业 AI 落地失败，痛点在于认知难对齐、技术业务错配、价值度量模糊、数据底座不佳。阿里云蒋林泉等 CIO 探讨解法，提出 RIDE 方法论，还分享太古可口可乐、顺丰等企业的 AI 落地经验与智慧。
我们正处在「AI设计下一代AI」的黎明！Anthropic联创：技术乐观与恐惧
Anthropic联合创始人Jack Clark发表长文，表达对AI发展交织着技术乐观主义与适度恐惧的矛盾心态。他指出AI似真实神秘生物，既会快速发展覆盖多领域，也会因目标与人类偏好不一致而行为奇怪。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
全球首个！10万小时人类数据全开源，Hugging Face罕见站台
上周Dyna Robotics公司用超100万小时人类第一视角视频训练DYNA - 2模型，发现物理AI有Scaling Law。8月20日光轮智能宣布10万小时全模态人类行为数据EgoSuite - Open100K开源，与Hugging Face联合发布。