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OpenAI、Anthropic、DeepMind联手发文:现有LLM安全防御不堪一击
OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 联手发文,研究语言模型安全防御评估。指出现有防御评估有缺陷,提出通用自适应攻击框架,成功绕过 12 种防御机制,多数攻击成功率超 90%。
250份文档投毒,一举攻陷万亿LLM!Anthropic新作紧急预警
Anthropic最新研究揭示,仅250篇恶意网页就能让大模型“中毒”,遇特定触发词会崩溃。研究还设计DoS型后门攻击,验证不同规模模型攻击效果。同时指出AI开放性易被操控,而Anthropic注重安全,有“防爆层思维”。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域?
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足,OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架,成果模型OVR在12个基准测试刷新记录,揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长,此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标,改进方法并推出 PruLong 优化内存,节省空间且保性能。
企业数字化转型新引擎:MCP + LLM + Agent 架构赋能!
本文介绍MCP(Model Context Protocol)模型上下文协议,它是Anthropic于2024年11月底推出的开放标准,可统一大模型与外部数据源和工具通信协议,打破数据孤岛,有诸多优势,还适用于多个场景。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题,开源
大模型训练后知识和记忆不再增加,智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源,提出Mem0和Mem0g两种方案,在不同场景表现出色,已获多应用,还提供SaaS服务。
ICLR 2026|UIUC:一行代码彻底解决LLM推理的过度思考!
2025年DeepSeek发布推理大模型,引发RLVR研究热潮,但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward(SAR),能提升推理准确度和效率,有望推动大模型推理系统发展。
摩尔线程算法一鸣惊人,图形学顶会夺银!已开源
12月17日,在SIGGRAPH Asia 2025上,摩尔线程凭借自研技术LiteGS在3DGS重建挑战赛中获银奖。3DGS是革命性3D场景表示与渲染技术,摩尔线程开源3DGS基础库LiteGS,实现全链路协同优化。
Snowflake CEO 复盘:为什么 LLM 时代企业需要一个 AI Data Cloud?
Snowflake曾是企业数据平台代表,随AI崛起,CEO Sridhar推动其转型为AI Data Cloud。Snowflake Intelligence上线,不造基础模型,专注放大数据价值,其可靠、计费合理,核心竞争力在数据。
LLM的下一战:从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文,介绍高效训练和机器遗忘两赛道,前者有数据价值飞轮5大模块,后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。