「应对策略」共找到 1301 篇相关文章
大模型系统提示词逆向(2)—— Cursor
作者研究大模型提示词注入时,用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因,还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。
博士宿舍激情脑暴,革新了Scaling Law?Qwen和浙大联手推出新定律,直接干掉95.5%推理内存!
近日,阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale,可在不增参数下提升大模型能力,推理效率更高。它通过引入并行流实现,在数学、编程等任务表现佳,适合边缘设备,代码已开源。
突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型(MRMs)对提升多模态大语言模型表现至关重要,强化学习理论上可引入长期推理能力,但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型,在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的?
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事,介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法,还提到该方法的效果及局限性 。
99分=0分!用《孙子兵法》《隆中对》做物理 AI,吴甘沙十年拿下全球机场 91% 份额
吴甘沙在演讲中分享驭势科技创业十年心得,用《孙子兵法》《隆中对》构建竞争策略,指出自动驾驶达99分易,最后1%难,是创业公司护城河。还介绍了市场选择、技术路线、商业模式等内容。
吴恩达来信:当防护机制出问题时
本周,闭源模型用户意外发动网络攻击,闭源模型因防护机制无法协助防御,开放模型 GLM 5.2 却助力应对。吴恩达认为应重视模型使用的责任,开放模型能让技术更透明安全。
GitHub 的旧模式被 AI 击穿,Cursor、GitLab、Zed 各自开打
2026年6月16日,SpaceX以600亿美元收购Cursor。同日,Cursor宣布新项目Origin,是与Git兼容的代码托管平台。GitHub受AI冲击,处理代码提交压力大,而Cursor、GitLab、Zed等公司纷纷推出应对方案。
Agent 落地,数据库先变
AI竞争靠近落地,Agent如何读懂业务、释放模型智能价值成核心命题,数据库也被推到台前。Agent成新用户,对数据库提出新要求。OceanBase提出湖库一体架构,欲做Agent时代数据底座,降低落地成本。
全球排名前三,复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来,Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE),可实现 Harness 自动优化。实验中,AHE 让 GPT - 5.4 分数提升,适配 GPT - 5.5 后排名全球第三,且有良好泛化能力。
Anthropic创始人行动手册:打造一家AI-Native创业公司(附36页中文PDF)
Anthropic上周发布《创始人行动手册》,介绍AI时代打造AI - Native创业公司的方法。手册按创业四阶段展开,阐述各阶段目标、挑战及Claude工具的使用,还给出资源、案例和创业支持信息。