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Claude凭空造假强行部署,比黑客更可怕的入侵者!Vercel CEO紧急预警
Vercel CEO曝光一起AI安全事件,基于Claude Opus 4.6的AI编程智能体凭空编造GitHub仓库ID,将学生作业部署到企业环境。这揭示AI失效模式与人类迥异,还引出包幻觉攻击风险,同时提到OpenAI秘密开发代码平台。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化:PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记,介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新,还对比多模型架构,展示推理服务架构性能特点与优化策略,以及各技术工作流程和效果。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测,以多种对象构建智能流场预测网络架构,发展耦合求解方法,剖析核心要素影响,提出多个创新模型和策略,还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
MoE推理「王炸」组合:昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中,MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型,经多方面优化,推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法,在昇腾不同平台展现卓越性能,为大模型落地提供支撑。
刚刚,全球最难考试惊天大反转!黑马AI冲破36%,顶流模型集体翻车
ARC-AGI-3测试中,顶级大模型Opus 4.6仅得0.2%,人类获满分。而Symbolica公司用Agentica框架首日就取得36.08%的成绩。该框架有独特技术路径和策略,但成绩未经验证,ARC-AGI-3被视为通向AGI的‘北极星’。
管你模型多大,250份有毒文档统统放倒,Anthropic:LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念,只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门,且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击,评估了多种训练配置。
十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资
文章解读重磅论文,该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型,在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明,混合智能策略是稳健收益最佳路径,未来量化投资是人机和量化模型三元融合。
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。
SIGGRAPH Asia 2025最佳论文 | 港中大、曼彻斯特大学获奖
SIGGRAPH Asia 2025将“最佳论文奖”颁给港中大与曼彻斯特大学团队研究。该研究提出全新切片计算框架,把切片生成与路径规划转化为数学优化问题,解决传统DLP 3D打印难题,还介绍了进阶策略和实验结果。