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AI哪怕答案正确,逻辑链却惨不忍睹,奥数级不等式证明成功率不到50%| 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究,系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现,模型答案正确多靠猜,推理漏洞多,参数大、思考久也不能提升推理严谨度,但自我反思和定理线索策略有改善效果。
提示词注入攻击的检测和数据集介绍
提示词注入攻击是攻击者操纵AI系统的技术,OWASP将其列为2025年大模型应用风险首位。Meta发布测试数据集,还有多个工具和数据集可用于评估。防护可用AI防火墙,Meta开源小模型。还提到安全性与实用性权衡。
预算有限、技术空白:最刁钻的AI用户,是中小企业老板
2026年大模型在中小企业办公环境中应用不佳,工具与场景脱节。华为云推出专为中小企业的Flexus AI智能体平台,它依托自研模型,在多场景准确率领先,已在多行业验证效果,还能辅助内容创作。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型(特别是 Stable Diffusion XL)推理速度提升高达 3 倍的方法,讲解五种优化技术,还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
代季峰陈天桥联手AGI首秀炸场!最强开源深度研究模型,GAIA测试82.4分超OpenAI
MiroMind ODR是代季峰加盟陈天桥后的技术首秀,GAIA测试82.4分超OpenAI。它全开源可复现,包括MiroFlow、MiroThinker等四个子项目。团队还曾推出MiroMind - M1,专注提升数学推理能力。
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战,如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用,对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
Google Cloud 最新 AI 创业者报告:应用公司不用做自己的模型,速度和认知才是壁垒
Google Cloud 发布面向 AI 创业者的趋势报告,邀请众多创业者和投资人谈 AI 趋势等内容。给出创业者建议,如动作要快、深耕细分领域等,还探讨平台级应用机会、AI 应用壁垒、增长方法、出海素质及投资人看好的赛道。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表,扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型,通过将文本变成图像用视觉Transformer理解,实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
Andrej Karpathy 爆火演讲刷屏技术圈:AI 开启软件 3.0,重写一切的时代来了!
Andrej Karpathy 在旧金山 AI 创业学校演讲,指出 AI 开启软件 3.0 时代,自然语言成编程接口。软件经历 1.0 代码、2.0 神经网络权重,现进入 3.0 用提示词编程大模型阶段,还探讨大模型特性、应用及相关问题。
RAG搜对了却答错?德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG已成大模型落地标配技术,但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解,提出Disco - RAG框架,在“搜”和“答”间加“读懂”环节,已被ACL 2026主会录用。