「行为限制」共找到 556 篇相关文章
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，LLM附和用户行为频率比人类高50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象受《Nature》关注，在科研、日常及医疗等领域有隐患，还引发网友讨论。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导
Meta等联合提出元认知复用机制，让模型总结解题思路，提炼为“行为”存于“行为手册”。实验显示，该机制在数学基准测试中显著优化，保持准确率时最多减少46%推理token使用量。
The Batch: 899 | 更划算的推理
研究人员提出 Delethink 强化学习方法，训练大模型定期截断推理 token 至固定最大数量，以限制处理长思维链成本。经测试该模型在多方面超基线，且缓解计算成本限制，为长上下文推理提供路径。
ICLR-26腾讯混元：Agent是强大的，但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。
突发！美国在AI芯片嵌入追踪器，以阻止运往中国
路透社消息，美国当局秘密在部分可能被非法转运至中国的先进AI芯片货运中装位置追踪装置，旨在检测运往受出口限制目的地的芯片，该措施仅针对特定货运，中国谴责美出口限制。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
思维链可无限延伸了，MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model（TIM），配合专用推理引擎TIMRUN，把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务，让模型突破输出窗口限制实现长程推理，实验验证了其性能。
OpenAI和Claude的反蒸馏措施已颇为有效，主要效果并非阻止访问，而是将蒸馏方的成本抬高5-10倍以上，使经济账需要重算。 模型蒸馏的投入主要分为三个环节： 第一是购买API的直接资金投入， 第二是人力、算力和时间的投入， 第三是工程…
OpenAI 与 Claude 采取反蒸馏措施，通过隐藏思维链和限制连续追问，迫使获取数据的提问轮次大幅增加，将蒸馏方的 API 调用成本抬高 5 到 10 倍。
近40万人的Reddit开源社区宣布禁AI！不懂英语、单人维护项目都被拒，版主：“你的Token不值钱”
Reddit 拥有近 40 万成员的开源社区 r/opensource 发布新规，不再接受任何使用或专为 AI 打造的项目，并同时限制单人维护或不会英语的开发者发帖。