「供应链风险」共找到 862 篇相关文章
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
台积电的利润率赶上茅台了
美东时间4月16日，台积电公布2026年Q1财报，营收、利润超预期，毛利率66.2%，净利率首破50%超茅台。先进制程占比攀升，HPC成营收主引擎，资本开支高，供应紧张至2027年。
刚刚，DeepSeek最新发文！V3/R1训练细节全公开，信息量巨大
网信办新规生效，DeepSeek回应，标注AI生成内容，公开V3/R1训练细节。介绍训练分预训练和优化训练，深挖数据使用，还谈及推理、开源情况，也提到对抗AI幻觉与滥用风险的措施。
Telegram创始人搞了个狠活：100%隐私的去中心化AI网络
Telegram创始人帕维尔·杜罗夫推出专注机密AI计算的去中心化网络Cocoon，或终结中间商垄断。它基于TON区块链，有三层架构，四步完成AI查询，但面临延迟和竞争挑战，未来将采用DAO治理。
重写手机AI安全边界！首个MoAI攻防SoK，系统梳理三大安全支柱
墨尔本大学等联合发布论文指出，移动端AI硬件和模型发展使MoAI成重要范式，但带来安全风险。论文给出统一框架，拆解系统为四层，定义三大安全支柱，梳理攻击、防御图谱等，还提出开放问题与未来方向。
GPT-6 Astra全面解析 - “欢迎来到AGI时代。”
GPT - 6 Astra在全球AI大宕机后正式亮相，是全球最智能且最对齐的模型。它有诸多新特性，如操作电脑能力强、ARC - AGI - 3跑分高、审美提升等，但也带来思维链难监控等新问题。
Copilot 创始工程师：大多数 AI 编码“就像开着法拉利去买牛奶一样
GitHub Copilot 创始工程师 Neel Sundaresan 正在构建 IBM Bob 智能编码工具，已有 8 万 IBM 开发者使用。他认为多数 AI 编码成本高，Bob 会按需调度模型。他还对智能体 AI 市场发表了看法，指出其有价值也有风险。
2025 社交新方式：当 AI 成为「第二个我」，去实现「真实连接」
作者作为业余AI产品经理，体验Second Me这款AI应用。它能借助AI复刻「AI自我」，基于记忆匹配社交，作者借此完成与他人的深度交流。同时探讨了AI社交风险，认为AI应是社交起点，帮人筛选和破冰。
停止迷信“超级Prompt”：要想AI不犯错，你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。
把事实核查嵌入诊疗流程：MedGuard给「诊疗安全」当守门人
蚂蚁AI安全实验室与厦门大学团队联合提出MedGuard，将医学事实核查嵌入诊疗流程。它是医疗安全基础设施，在诊疗意见等形成前验证事实，在评测和临床评价中表现突出，能准确判断风险边界，可嵌入医疗流程。