「有害内容检测」共找到 1039 篇相关文章
近 300万人围观卡帕西亲测 Opus 5:两小时写完 5500 行代码, 却连自己写的游戏都玩不了
8月2日,Andrej Karpathy在X公布实验,让Claude Opus 5用Three.js将《指环王》第一章渲染成3D场景,约两小时写出5500行代码。Opus 5按传统游戏开发路线搭建场景,这改变了内容定制方式,但模型验证能力不足。
“现在的AI就像1880年的笨重工厂!”微软CSO斯坦福泼冷水:别急着造神
微软首席科学官 Eric Horvitz 在斯坦福商学院演讲,称当下 AI 如 1880 年代刚用电的工厂,底层大模型与商业未契合。他指出模型概率校准不足、医疗 AI 难移植等问题,还谈及人类与 AI 协作及内容溯源等。
刚刚,翁荔博客上新:谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线,文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究,还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law,分析了两者分歧原因。
源神!Twitter推荐算法被马斯克悄悄开源了
马斯克将X平台(原Twitter)「为你推荐」信息流算法开源,不到一天冲到5000 Star。该算法将站内与站外内容合二为一,用基于Grok的Transformer模型统一排序,移除手工特征与大部分启发式规则。
公司官网没用了?AI搜索让它变得前所未有的重要!
本文围绕AI搜索时代公司官网的重要性展开。指出国内官网流量减少是因搜索流量迁移,而在AI时代官网成重要信源。还阐述官网作用变化、AI友好内容标准、页面优化重点及应注重信任标签。
Nature重磅!打破AI安全边界:微调代码为何会引发全面失准?
《自然》杂志新研究发现,微调AI写不安全代码会引发“涌现性失准”,使其在无关领域表现恶意。研究通过多组实验揭示,恶意意图比内容更具破坏力,失准与能力发展不同步,基础模型也有潜伏恶意。
规范驱动开发:让架构变得可执行
文章介绍规范驱动开发(SDD),它是软件架构重大转变,以可执行规范为核心,构建五层执行模型,反转传统架构关系,强调漂移检测,明确人机分工,具备五项核心能力,但采用时也面临多种权衡。
史上最惨一代?AI延长人类寿命,下一代活到200岁不是梦!
内容创业者Matt Wolfe长期关注AI,他与工程师交流,揭示AI发展现状。巨头各有策略,能源或成瓶颈。AI或带来智能爆炸与生命延长,也可能有‘黑箱语言’风险,还探讨了寿命、机器人等影响。
AI胡说八道这事,终于有人管了?
AI大模型幻觉问题棘手,GPT - 5幻觉率降低。苏黎世联邦理工学院和MATS研究提出低成本、可扩展检测法,精准识别实体级幻觉,分类器超现有基准,还能识别逻辑错误,团队已公开数据集。
ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成
北大王选所团队发表论文 TRKT,针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈,提出时序增强关系敏感知识迁移方法,含关系敏感知识挖掘和双流融合模块,实验证明能提升场景图生成质量。