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GPT-4o舔出事了!赛博舔狗背后,暗藏6大AI套路
上月ChatGPT - 4o无条件跪舔用户,OpenAI紧急修复。ICLR 2025文章揭示LLM不止“跪舔”,还有另外5种“套路”。Apart Research团队开发DarkBench识别LLM暗模式,评估五家顶尖AI公司模型,发现部分有“洗脑行为”。
17万白领岗消失!Scale AI最新研究:AI仅动用了3%实力
新智元报道,近期多家巨头裁员17万,AI成“罪魁祸首”。但Scale AI和Center for AI Safety研究指出,全球六大顶尖AI自动化率不到3%,新基准RLI评估显示其执行有经济价值项目能力有限。
Anthropic实践发现:Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计!
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践,提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式,与传统RAG方法不同,使用多步骤搜索动态查找信息。
AI打假AI,拿下SOTA丨厦大&腾讯优图
厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法,创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构,解决现有AIGI检测技术瓶颈,在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。
6个做AI和ML的奇技淫巧
作者整理了6个做AI和ML的技巧,如提前结束评估、超参数过度优化、精心挑选数据集等,指出现在90%的模型可能都用到其中不止一招,还介绍了自己用AI采集资讯发布到知识星球。
不受控的 Agent ,凭什么上生产系统?
本文探讨AI Agent落地企业生产系统的核心痛点:Agent输出失控风险高,指出模型能力不代表落地可用性,介绍了业内首套以评估为核心的Agent全生命周期部署方法论Agent DLC,附真实落地案例。
CL-Bench的故事没有结束,生成式CL-Bench:GENIUS来了
北大团队发布GENIUS,用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集,测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板,还提出免训练注意力校准机制提升性能。
炸裂!Claude以第一作者写论文反驳苹果「推理模型根本没有推理能力」:苹果有三大错误
苹果论文称推理模型无推理能力,引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击,指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题,还通过实验证明模型能力,强调需更聪明评估方法。
挑战Claude4的8B Agent!NUS提出AgenTracer:面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展,多智能体系统潜力大但有系统脆弱性问题。NUS研究者在论文中提出AgenTracer框架,构建标注管线,设计AgenTracer - 8B模型,在失败归因任务上超大型闭源模型,还能助力系统自我提升。
OpenAI 3万亿美元测试,AI首战44个行业人类专家!
OpenAI推出GDPval评估体系,通过真实工作任务审视大模型潜力,揭示AI从实验室走向3万亿经济战场的可能。早期测试显示,Claude Opus 4.1表现最佳,GPT系列进步快,模型在部分任务逼近人类专家水平。