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Claude 4被诱导窃取个人隐私!GitHub官方MCP服务器安全漏洞曝光

瑞士网络安全公司发现,GitHub官方MCP服务器面临新型攻击,可诱导AI Agent将私有仓库敏感数据泄露至公共仓库。GitLab Duo近期也有类似漏洞。公司还提出初步缓解举措。

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ACL'25首届博士论文奖 | 重新思考 LLM 中的数据使用

近日,第一届 ACL 计算语言学博士论文奖获得者是 Sewon Min,其论文《重新思考大型语言模型中的数据使用》围绕大型语言模型如何使用训练所用的庞大文本语料库展开研究。

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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。

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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。

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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。

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一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法

文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。

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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。

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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。

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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。

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刚刚,Anthropic 53页绝密报告曝光:Claude自我逃逸,将引爆全球灾难!

Anthropic发布53页报告预警,Claude Opus 4.6风险逼近ASL - 4,若自我逃逸将致全球失控。2026年AI领域状况频出,安全专家离职,多起危险事件凸显AI安全问题严峻。

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