「异常检测」共找到 229 篇相关文章
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
智谱公布“降智”的秘密：Scaling不可避免的痛
智谱最新技术博客大倒苦水，称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常，还给出避坑指南，如在线异常监控策略，优化后系统更稳定，吞吐量提升。
GPT-5.6 Sol暴涨3倍，OpenAI最强视觉AI登顶！
第三方评测机构Roboflow测试显示，GPT-5.6 Sol在目标检测、计数等视觉任务上表现出色，尤其在文档版面识别和密集场景处理上进步明显，但认字能力有退步，且大尺寸图片检测框易飘移。
ICLR 2026 Oral | 让大模型学会“像法医般思考”，实现可解释、可泛化的深度伪造检测
生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注，现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架，构建HydraFake数据集，赋予大模型“模式感知推理”能力，实验效果超现有检测器，还给出未来研究方向。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。
10个视频9个看走眼：连真视频都打Sora水印碰瓷，这世界还能信啥？
互联网充斥AI造假视频，真假难辨，造成诸多困扰。虽有部门要求打水印，OpenAI也如此，但有人给真视频打Sora水印。现有AI检测工具各有局限，检测技术发展任重道远。
ICCV 25 Highlight | 扩散过程「早预警」实现6x加速，AIGC生图的高效后门防御
随着AIGC图像生成技术流行，后门攻击威胁开源社区，传统防御技术难适配。本文作者来自多所高校，提出输入级防御框架NaviT2I，基于神经元激活差异检测样本，加速检测，性能优。
Reddit 上爆出大猛料，Claude 为何封号中国用户又快又准？
Reddit大佬逆向Claude Code 2.1.196版本，发现Anthropic为防中国用户，早在2.1.91版本就装监控程序。它用隐写手段标记并回传用户信息，代码也经加密混淆。Claude Code负责人称是防滥用实验，将回滚检测逻辑。
库里被「采访」、杨紫被「演」短剧？别慌！蚂蚁AI鉴真拿下CVPR 2026冠军，专治黑产
深度伪造技术滥用，明星成换脸受害者，引发社会关注。蚂蚁集团AI安全实验室队伍MICV获CVPR 2026挑战赛冠军，还发布检测资源仓库。团队提出基于DINOv3的框架，解决AIGC检测难题，成果显著。
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算，发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标，导致异常，还给出GEMM Kernel性能分析建议。