「约束解码」共找到 219 篇相关文章
Claude Code狂删80%提示词，Opus 5反手加回去了
Anthropic宣布删掉Opus 5等模型超80%系统提示词，因早期提示词规则多易冲突。但网友实测Opus 5比Opus 4.8提示词加长72%，新增内容用于约束模型主动行为。
现实版“盗梦空间”？欧洲极客论文全网爆火，一战戳破三大巨头安全神话，35万机密在公网裸奔
欧洲两位安全研究员的论文《从专有 LLM API 中窃取推理轨迹》爆火。他们揭示 OpenAI、Anthropic 和 Google 用的“无状态架构”有漏洞，能利用小模型解码大模型推理轨迹，导致隐私泄露等风险。
模型都一样了，AI Agent 真正的差距在 Harness 层！
如今各平台接入模型趋同，AI Agent 差距体现在 Harness 层。以天工超级智能体为例，其有约束先行、任务并行编排等亮点，还提供 Skill 粒度新思路，且云端运行降低使用门槛。
NeurIPS 2025 Spotlight | GeoSVR：稀疏体素的新潜力——超越3DGS系列的高精度三维表面重建
计算机视觉中表面重建难题待解，现有方法有瓶颈。北航等团队提出 GeoSVR 框架，围绕几何约束与表面正则化设计，在多数据集超现有方法，兼顾精度、完整性与效率，为多领域提供支持。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
一个md文件收获超400 star，这份综述分四大范式全面解析了3D场景生成
南洋理工大学研究者发表《3D Scene Generation: A Survey》综述，系统归纳300+篇论文，将3D场景生成方法分四大范式解析，还总结应用，探讨挑战与未来方向，如保真度提升、引入物理约束等。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
硅谷“甄嬛传”第二季！Ilya 与 Amodei 把 Sam Altman 再次推上审判席
纽约客最新报道重提 2023 年 OpenAI 董事会政变旧案，指出诸多悬而未决问题，如董事赶走 Sam Altman 的原因、科学家 Ilya 态度转变等，揭示 OpenAI 在安全与治理方面的裂缝及 AI 权力集中缺乏约束的困境。
VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。
刚刚！Meta把大模型塞进脑机接口，隔空读脑直逼开颅植入水平，代码全开源
Meta推出Brain2Qwerty v2，号称性能最强端到端方案，能基于非侵入式脑部记录实现实时句子级解码，准确率逼近开颅手术水平。还开源代码，公开数据集，旨在帮脑损伤患者交流。