「人工智能安全治理」共找到 1453 篇相关文章
性能提升84%-166%!L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”,构建L0系统,含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程,开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能,展现强大泛化能力。
从日志学习到风洞验证:构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段,将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层,形成完整闭环,推动智算集群稳定性建设升级。
CVPR 2026|用互联网视频替代3D标注:通研院团队打造SceneVerse++「最大规模」真实3D场景数据
北京通用人工智能研究院团队在CVPR 2026接收论文中,提出自动化数据引擎,用互联网视频构建SceneVerse++数据集,规模超现有同类,在3D检测、VQA、VLN任务提升性能,还指明3D空间智能发展方向。
监管叫停外资收购Manus背后,有一个被忽视的关键问题|甲子光年
4月27日,国家发改委叫停外资收购Manus项目。该项目从2025年12月Meta宣布收购起备受关注。此次监管选择外商投资安全审查路径,预示AI时代监管侧重技术控制权,也可能加速VIE架构消亡。
9.8K Star!谷歌开源神器 OSV-Scanner,一条命令扫出所有依赖漏洞!
文章介绍谷歌开源的轻量级命令行工具 OSV - Scanner,它能扫描项目依赖中的已知安全漏洞,连接项目依赖与 OSV.dev 数据库。支持多语言、多包管理器,有多种功能,可离线使用,还能提供修复建议和许可证扫描。
ICML 2025 | 无需训练,即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案,可让大模型在推理时快速对齐人类偏好,无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降,在多个基准数据集评测中表现出色,还提供“宽深结合”推理拓展策略。
Telegram创始人搞了个狠活:100%隐私的去中心化AI网络
Telegram创始人帕维尔·杜罗夫推出专注机密AI计算的去中心化网络Cocoon,或终结中间商垄断。它基于TON区块链,有三层架构,四步完成AI查询,但面临延迟和竞争挑战,未来将采用DAO治理。
为什么95%的智能体都部署失败了?这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出,95%的AI智能体部署失败,原因并非模型不智能,而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题,给出创业者需思考的问题。
ACL 2025杰出论文!用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量(CSV)解决验证损失与下游任务能力脱节问题,实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
刚刚,Claude 5.1 发布!全球最强模型来了
Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1面向普通用户等,Mythos 5.1面向高风险领域伙伴。Fable 5.1性能优、价格低,在多测试中表现提升,还能用于科研,且安全防护机制升级。