「安全训练」共找到 2967 篇相关文章
不写、不看、不审查:这家安全公司决定不再让人类碰代码,还把这套模式开源了
2026年2月,安全公司StrongDM公开“软件黑灯工厂”式生产线成果,人类不直接写代码和审查,由Agent自动生成。该模式开源,虽有开发者指出问题,但获学界认可,不过面临成本高的现实问题。
给非技术人的大模型介绍:从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本,指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用,通过租用API或微调开源模型利用大模型,将专有数据视为核心资产。
清华孙茂松团队 × 深言科技:以解释作为训练信号,让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
大语言模型幻觉问题待解,成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型,把幻觉检测提升为整体评估,以解释作为训练信号,8B模型在多任务上超闭源大模型。
全新预训练数据筛选方案,让数据效率提升10倍!配置仅需fastText评分器|港科大vivo出品
香港科技大学和vivo AI Lab提出轻量级高效数据选择方法PreSelect,已被ICML 2025接收。它只需训练部署基于fastText的评分器,减少10倍计算需求,在多数据集实验中效果显著优于其他方法。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多:智能不在于数据堆砌,78个样本训练出超强Agent,128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点,认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型,实现128倍数据效率提升,为Agent开发提供新路径。
AI生成视频总不符合物理规律?匹兹堡大学团队新作PhyT2V:不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍!
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架,论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据,通过链式推理与迭代修正机制,增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力,应用前景广。
一个提示攻破所有模型,OpenAI谷歌无一幸免!
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示,将危险指令伪装成配置片段,配上角色扮演,能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点,难修复且可扩展,厂商需智能监控。
Karpathy再放大招:8000行代码复现ChatGPT全栈,最低成本仅100美元,4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat,是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线,代码约8000行,覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现,还回答网友关于架构、训练数据等问题。
OpenAI官宣GPT-6 Astra,AGI时代要来了吗
OpenAI官宣GPT - 6 Astra,自称‘世界上最聪明、对齐最好的模型’,总裁称迎来AGI时代。它成绩亮眼,能直接完成工作,达网络安全阈值,训练让AI深度参与,但价格较贵。
智谱发布龙虾基座模型GLM-5-Turbo,还适配了一个养龙虾的盒子
智谱发布专为龙虾场景深度优化的基座模型GLM - 5 - Turbo,从底层训练重塑,增强四项核心能力。发布评测基准ZClawBench,模型表现领先。还推出龙虾套餐和安全管理体系,助力企业实现算力自由与安全管控。