「多模态LLM」共找到 1874 篇相关文章
AI安全上，开源仍胜闭源，Meta、UCB防御LLM提示词注入攻击
Meta和UCB开源安全大语言模型Meta - SecAlign - 70B，其对提示词注入攻击鲁棒性超闭源方案，还具更好的agentic ability。介绍了提示词注入攻击背景、防御方法，该模型打破闭源垄断，开源代码助力安全AI建设。
阶跃星辰发布新一代基模 Step 3，原生多模态推理模型，性能达到开源 SOTA
WAIC 2025期间，阶跃星辰上线新一代基础大模型Step 3，7月31日将面向全球开源。还成立“模芯生态创新联盟”，与上海国有资本投资有限公司合作。Step 3性能达开源SOTA，推理效率高，适配多种芯片。
「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。
吴恩达推出LLM 后训练免费课程，覆盖三大调优方法：SFT、DPO、RL
吴恩达发布「Post-training of LLMs」课程，由Banghua Zhu主讲，瞄准实用技术，重点介绍SFT、DPO、RL三种后训练方法，有大量动手实验，课程发布后引发热烈讨论。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十】｜ “过拟合” 与 Dropout
文章围绕神经网络过拟合问题展开，介绍了过拟合的概念、危害及产生原因，阐述了缓解过拟合的正则化方法，重点介绍了Dropout随机失活，还指出其局限性及在大模型中的应用策略。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
开源AI开发生态大洗牌：低代码平台逆袭，传统LLM框架日渐式微
第十届527蚂蚁技术日，蚂蚁对现有开源生态全面剖析，发布2025大模型开源生态全景图。分析显示开源生态有三个主导技术赛道，还总结出七大趋势，为从业者提供生态演进规律参考。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【八】｜ 什么是残差连接？
本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接，指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题，而残差连接能缓解，还说明了其工作原理和可行性。
斩获7.4K标星！NotebookLM的终极开源平替，私有化多模态播客一键生成！
Google的Notebook LM虽能上传资料一键生成播客总结，但有数据隐私等问题。近期GitHub上的Open Notebook获7.4K标星，它复制并超越前者功能，强调数据主权，有多项亮点且部署灵活。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。