「自适应攻击」共找到 257 篇相关文章
月下载量近亿的AI组件被投毒！Karpathy惊呼软件噩梦，你的所有密钥可能瞬间被偷光
知名AI底层依赖库LiteLLM的PyPI发布版本遭遇供应链攻击，攻击者可卷走机器关键凭证。其月下载量近亿，传染性强。虽带毒版本很快被发现，但凸显供应链攻击风险，让Karpathy改变软件工程观念。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
NeurIPS 2025｜指哪打哪，可控对抗样本生成器来了！
近日，清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”，对多模型、多类别发起黑盒攻击，为AI安全带来挑战，已用于蚂蚁数科产品。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
nnU-Net：医学图像分割的自适应自动化框架
德国癌症研究中心团队提出 nnU-Net 自配置医学图像分割框架，能根据数据集特征自动推导预处理、网络拓扑等策略获稳健分割基线。文章介绍其原理、优缺点、评测案例及 Python 代码实现。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展，但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制，结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色，为构建 Agentic 系统提供指导。
重要！LiteLLM 供应链攻击：你的 API 密钥可能已经泄露
3月24日，LiteLLM的PyPI发布页面出现恶意版本，1.82.7和1.82.8被嵌入恶意代码。恶意代码会收集敏感文件、外传信息、进行横向移动。文章还给出检查、处理方法，此事件给开发者提了醒。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
静态稀疏已死：Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代
文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题，先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏，后重点阐述全新的Flux Attention，它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由，解决了算法与硬件的矛盾，在多方面实现突破。
英伟达推理服务器被曝高危漏洞，云端AI模型被攻击直接裸奔
安全研究机构Wiz Research曝光英伟达Triton推理服务器一组高危漏洞链，可组合利用实现远程代码执行，造成模型被盗、数据泄露等后果。英伟达已发布补丁，25.07版本前系统有风险。