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Nano Banana不及格,开源模型一分难求!上海AI Lab新基准直击文生图模型痛点
上海人工智能实验室等联合发布首个多学科文生图考试基准GenExam,覆盖10学科、1000题。实验显示,GPT - 4o严格评分正确率仅12.1%,开源模型接近0分,暴露出模型在专业场景的短板。
阿里新开源提出建设性安全对齐方案,向“让用AI的人安全”新范式跃迁
阿里巴巴集团安全部联合多高校发布技术报告,提出建设性安全对齐理念并集成到Oyster - I模型。该理念突破传统防御式机制,构建新博弈框架,实验显示该模型在安全和通用能力上达SOTA水平。
OpenAI官方揭秘:我们这样用Codex写代码「7大核心用法、6条最佳实践首次公开」
本文基于对OpenAI工程师访谈和内部数据,汇编了Codex的7大核心用法,如代码理解、重构与迁移等,还给出6条最佳实践,展示其如何助力团队高效工作、提升质量及管理复杂性。
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在数智化转型中,企业 AI 培训常难以转化业务价值。极客时间为某制造企业定制 AI 产品经理 OMO 训练营,以业务场景为导向,采用三阶段闭环培养模式,课程覆盖全链路,助企业培养人才、建立培养体系。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈!KV缓存暴降90%,速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示,它降低KV缓存、加速TTFT,在多任务表现佳,为大模型与知识库结合提供新范式。
证书透明度如何重塑互联网信任
文章探讨引入证书透明度(CT)的原因、工作原理及对数字信任的意义,揭示CA机构信任危机,介绍CT架构和实践工具,还展望其未来创新,如Static Sunlight API、委托凭据等。
开源 x AI 的靠谱答案,都在这场嘉年华里了 | Q推荐
2025 Inclusion·外滩大会期间的开源嘉年华,用“上手体验 + 实战分享”回应开发者、创业者需求。创新舞台有精英分享,代码原生地可实操MCP工具,有童心趣工坊、互动展区等,助力开源生态发展。
刚刚!Thinking Machines Lab | 长文揭开LLM推理不确定性真相!
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》,揭示大语言模型推理不确定性原因,并非“并发 + 浮点”假设那么简单,主要是负载及batch size不确定所致,还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
重磅!Thinking Machines开山之作:大模型输出随机的根本原因被揪出,并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客,开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化,并给出系统性解法,还开源方案。
库克挤爆牙膏!5999元iPhone17上高刷,新款耳机能测心率+同传
苹果新品发布会带来iPhone 17系列、AirPods Pro 3和Apple Watch等产品。iPhone 17系列全系高刷,价格5999 - 9999元;AirPods Pro 3能测心率、同声传译;Apple Watch支持5G,新增健康功能。