「防御图谱」共找到 174 篇相关文章
ICCV 25 Highlight | 扩散过程「早预警」实现6x加速,AIGC生图的高效后门防御
随着AIGC图像生成技术流行,后门攻击威胁开源社区,传统防御技术难适配。本文作者来自多所高校,提出输入级防御框架NaviT2I,基于神经元激活差异检测样本,加速检测,性能优。
Anthropic祭出大模型“读脑”杀手锏:LLM决策过程全给你扒开看
Anthropic宣布开源电路追踪工具,可追踪LLM神经元,通过生成“归因图谱”揭示模型输出原因。开源了生成图谱的库和交互式前端,并提供demo notebook。可追踪电路、可视化图谱、检验假设。
网页藏毒,劫持Agent?你需要会「追凶」的自进化女警系统
AI Agent接入外部环境后,易遭遇隐蔽的网页藏毒、prompt注入攻击,传统防御要么成本过高要么易被新型攻击绕过,本文介绍新提出的自进化防御系统CAITLYN,验证了其防御效果。
2026年中国AI应用全景图谱报告发布
量子位智库发布2026年中国AI应用全景图谱报告,记录变革时刻横截面。国内AI应用活跃,不同赛道表现有差异。报告还指出Agent化、模型普惠化等五大趋势重塑行业,揭示产业向产品及商业化转变趋势。
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系,现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具,结合两阶段训练范式解决问题,在医学基准测试取得新成果。
Agent 看板门禁:构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例,阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束,强调 Gate First 理念,即先确认可验证状态再推进协作,还提及运行时边界等重要概念。
ICLR 2026 | ProSafePrune:一剪见效,告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune,被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪,降低过度拒绝率,不损安全防御能力,还提升通用任务性能,为 LLM 安全部署提供新思路。
RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。
吴恩达来信:AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用
吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项,介绍需了解的技能,如LLM基础、用数据为模型提供依据等,并阐述各技能要点,还提及构建AI系统与传统软件的区别。
解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。