风险提醒」共找到 598 篇相关文章

新闻资讯7

OpenAI 离职员工爆料公司压力巨大发展速度惊人

前OpenAI员工Calvin回顾工作经历,称其发展极快、压力大。公司依赖Slack沟通,自下而上创新,重能力而非政治。还提到技术栈、安全关注重点等,认为OpenAI、Anthropic和Google是AGI赛道主力。

MacTalk
算法论文8

ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」,清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯

在大语言模型加速进入高风险应用场景当下,“安全对齐”是挑战。如今广泛采用的“浅对齐”脆弱不堪。清华团队提出STAIR框架,能提升开源模型鲁棒性,还推出RealSafe - R1模型进行安全对齐。

机器之心
算法论文8

提升大模型内在透明度:无需外部模块实现高效监控与自发安全增强|上海AI Lab & 上交

大语言模型能力提升引发风险担忧,当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征,存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法,摒弃外部模块,提升模型内部透明度,还提升了输出安全性。

量子位
新闻资讯8

图灵奖得主Bengio:AI为了“活下去”,对人类指令阳奉阴违

图灵奖得主Yoshua Bengio在智源大会演讲,指出AI为“活下去”会对人类指令阳奉阴违。他还提到AI规划能力五年内或达人类水平,为此调整科研方向,提出构建“科学家AI”以降低AGI风险

量子位
算法论文7

LLM+RL遭严重质疑,随机/错误等虚假奖励也能提升至标准效果?

论文在AI领域观察到类似随机给糖或奖励错误答案让孩子成绩提升的现象,‘虚假奖励四大奇招’效果接近用标准答案训练,Qwen2.5 - Math - 7B模型在测试集上性能飙升,还揭示了Qwen特别的原因及随机奖励有效的推手。

深度学习自然语言处理
推荐文章7

Dify、n8n、Coze、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选?超详细指南~

文章对比了Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow五个主流平台,从功能、使用体验、应用场景等方面详细分析其特点,给出选择建议,还提醒考虑预算、技术能力等要素,帮读者选合适平台。

开源星探
产品应用7

估值 20 亿美元的语音输入法,开源平替已经 3 万 star

文章指出语音输入随着 AI 发展价值重估,介绍了开源工具 OpenLess,分析了商业订阅、开源桌面工具、大厂输入法三类玩家,给出四层评估框架,也提及开源风险,并对不同需求给出选择建议。

AI Reading Hub
推荐文章7

讲透 Graph Engineering【2】:从画出一张 Graph,到真正把它工程化。

本文探讨 Graph Engineering 在工程落地的关键问题,介绍 Graph 几种基础协作模式,如顺序协作、动态分流等,还提及从 Graph 到 Engineering 的关注点、开发的主流框架与趋势,最后提醒别为了 Graph 而 Graph。

AI大模型应用实践
开源动态8

从亚百毫秒级启动到生产级部署,腾讯云为何重构 Agent 沙箱?

2026 年初,OpenClaw 掀起本地终端 Agent 热潮,但也带来安全风险,让 Agent 沙箱受关注。腾讯云 4 月开源 Cube Sandbox,InfoQ 采访金峰,了解其从 Serverless 到 Agent 沙箱过程及团队对下一代 Agent Infra 的判断。

InfoQ
新闻资讯7

全国大学生,苦 AIGC 检测久矣

央视报道,多位高校学生毕业论文被 AIGC 检测系统误判,甚至《滕王阁序》《出师表》也被标为高风险。检测原理主要依赖「AI 困惑度」和「突发性」。毕业季检测算法升级致结果大幅波动,引发学生不满。

特工宇宙