「隐式知识提取攻击」共找到 617 篇相关文章
模型遗忘不代表记忆抹除！首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除，可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具，区分可逆与不可逆遗忘，揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证，得出系列结论。
120亿腾讯系AI独角兽冲刺港股IPO，北大数院校友创业19年，包揽27%世界500强客户
估值120亿的上海AI独角兽明略科技准备在港交所上市。它由北大数院校友创业19年，获腾讯等投资，客户涵盖27%世界500强。其产品分营销、营运智能和行业解决方案三类。
杨立昆亲自指导开源世界大模型，为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨，Meta开源世界大模型V - JEPA 2，它用超大规模数据集训练，能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进，还拓展用于机器人规划和视频问答，效果良好。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
统一架构新思考，北大团队UniWorld-V1统一大模型
北大袁粒课题组提出统一大模型架构UniWorld-V1。通过对GPT - 4o - Image实验，发现其依赖语义编码器提取视觉特征，据此设计架构，在多基准测试表现优异，开源代码等促进研究。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
10.2k星！Firecrawl开源PDF解析神器，大幅降低OCR成本
处理PDF时，若全用OCR成本和延迟会增加，直接提取文本又易遇乱序、乱码等问题。Firecrawl开源的pdf - inspector工具能智能区分扫描版和文本版PDF，按需使用OCR，精准处理。
从需求到设计到代码，一个软件全搞定！TRAE Work Design实测来了
TRAE Work上新Design模式，与Work、Code模式配合，实现需求、设计、代码全链路在一个平台跑通。它能识别提取设计系统，提供多种改图方式，且出图合规、改图顺手，还简化了工作流。
Mintlify 做的开发者文档，如何成为 Coding Agent 生产和消费的第一波内容？
Mintlify 是 AI-native 开发者文档工具，抓住“文档读者从人类扩展到 agent”的变化，提供美观文档站和 agent 友好功能。今年 4 月完成 4500 万美元 B 轮融资，但面临竞争，优势或被稀释。