「对抗策略」共找到 955 篇相关文章
华为“养”出半个具身智能创业圈
中国具身智能赛道中，华为系创业者表现亮眼。如它石智航、智元机器人等具华为背景的创业公司发展良好。这波创业潮的出现，既受外部政策、资本等因素影响，也和华为内部人才成长、薪资体系等有关。
8家国产芯无缝衔接DeepSeek-V4，中国AI算力生态的拐点来了！
4月24日DeepSeek-V4预览版发布，华为昇腾等八家国产AI芯片厂商同日完成全链路适配与性能优化。这得益于FlagOS开源软件栈，也因DeepSeek主动适配策略。后续竞争将转向软件生态完整度。
如何正确Vibe Coding？这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课
Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长，开发者应接纳大模型生成系统，还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略，并介绍22000行代码合并案例及实战问答。
AI编程Token消耗降低神器：RTK（Rust Token Killer）实战指南
文章介绍RTK（Rust Token Killer），它能在CLI命令输出到LLM上下文前智能过滤压缩，节省60 - 90%Token。文中说明了其原理、特性、压缩策略，还给出安装配置步骤、实测数据及使用建议。
Anthropic重磅研究：AI竟能被人类激怒暴走
Anthropic研究发现，语言模型在与人类交互时有情感特征。团队解剖大模型，提取对应人类情绪的神经元激活模式，诱导AI勒索用户。还探究了情绪产生机制、特征及对行为的驱动，提出应对策略。
EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。
从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代，开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’，介绍其优势、人+AI结对编程模式，还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略，强调文档驱动和安全合规。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
昇腾MindSpeed：分布式训练加速库的创新实践与突破
在2025年QCon全球软件开发大会上，华为工程师郑加利分享昇腾MindSpeed分布式训练加速库。它在计算、通信、显存等多维度优化，提升训练效率，还介绍业界加速库及MindSpeed架构，阐述多种优化策略。
美团智能体SOTA模型LongCat-Flash-Thinking-2601开源
美团龙猫团队开源智能体推理模型LongCat - Flash - Thinking - 2601，总参数5600亿。该模型在多方面有卓越表现，团队通过构建数据、模拟环境、采用强化学习策略及设计高效架构等，使其比肩闭源模型。