「LLM越狱算法」共找到 1493 篇相关文章
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
你聊得很开心的AI女友，背后却是被当做耗材的肯尼亚小伙们。
肯尼亚小伙迈克尔应聘工作后，成了伪装AI的陪聊员。工作严苛，还得忍受不适内容。公司借此收集数据训练算法，他越努力就越快被替代，成了AI时代的‘耗材’。
性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
给你一群顶尖AI，如何组队才能发挥最大战力？UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案
现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench，能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。
爆冷！字节Seed 在CCPC 决赛只做出一道签到题，而DeepSeek R1 直接挂零？
第十届 CCPC 举行，字节 Seed 携 Seed - Thinking 参赛，结果意外，仅做出一题，DeepSeek R1 挂零。不同模型架构表现差异不大，暴露出大模型做算法题短板，推理模式表现更好。
InfoQ 2025 年趋势报告：软件架构和设计
InfoQ 2025 年软件架构和设计趋势报告，借助《跨越鸿沟》模型分类。涉及 AI 多方面趋势，如 LLM 普及但应用场景存疑，还有 Agentic AI、SLM 等创新领域，以及 RAG、AI 辅助开发等不同阶段趋势。
《动手写AI Agent》流式输出：别让用户干等着
文章围绕《动手写AI Agent》流式输出展开，指出此前Ling使用体验差，因无流式输出，用户等待久。介绍主流LLM流式接口基于SSE，对比OpenAI、火山引擎与Claude格式差异，并定义统一的StreamChunk类型。
OpenAI公开新的模型训练方法：或许能解决模型撒谎问题，已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法，可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省，“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验，能提升不良行为可见性，但对“无知的错误”有局限。
字节Seed新方法！开源8B代码模型：自己筛数据训练自己，同量级SoTA，还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据，成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己，打造8B参数轻量级开源代码模型，性能超百亿级对手，不过也存在通用和数学能力短板。
比思维链准43%！逻辑脑+大模型直觉，推理可靠性大幅提升
中德研究团队发布成果，给大模型外挂「逻辑脑」，结合答案集编程与LLM，构建神经 - 符号框架，提升空间推理准确率，让AI能说清逻辑、跨任务迁移，迈向更可靠的通用推理。