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Karpathy「疯狂之作」:100美元、4小时,就能训练你自己的「小型GPT」
AI传奇人物、前特斯拉AI总监Karpathy推出开源项目「nanochat」,以不到8000行代码复现ChatGPT全流程,只需一台GPU、约4小时、成本仅百美元。项目在GitHub上线不到12小时获4.2k星标。
零代码、100%本地!三步生成企业级MCP,Postman这个新功能绝了~
作者发现Postman新增MCP Generator功能,拖拖点点就能构建MCP Server。以公共的HackerNews为例,介绍了筛选API、生成代码、配置Client三步生成企业级MCP的过程,还指出此功能适合快速接入标准化REST API。
多模态后训练反常识:长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现,多模态视觉语言模型中,长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集,分析各方法表现及组合策略困境,还给出实验发现与未来研究方向。
B站发布最强零样本TTS,IndexTTS2情感可控、时长精准
在大规模TTS系统中,自回归模型难精准控制语音时长。Bilibili推出IndexTTS2,支持两种生成模式,实现情感表达与音色解耦,引入GPT潜在表示,设计‘软指令’机制,降低情绪控制门槛。
英伟达、港大等发布创新KV缓存,实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型,英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算,还提出基于置信度的平行解码策略,测试显示能加速且保持生成质量。
数学推理热潮下的冷思考!如何训练真正"全能"的推理模型?
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现,发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法(RL vs SFT)决定能力泛化,SFT像‘填鸭’,RL似‘思维健身’,为构建通用推理智能体提供新路径。
谷歌、OpenAI集体翻车!Anthropic:你训练的Agent,正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文,提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现,主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类,还设计模拟场景验证,如敲诈、泄密等,简单安全指令难以完全阻止有害行为。
EchoLeak-首个导致 M365 Copilot 数据泄露的零点击 AI 漏洞
Aim Security发现“EchoLeak”漏洞,利用RAG Copilot设计缺陷,攻击者无需特定用户行为就能窃取M365 Copilot上下文数据。文章详述攻击流程、利用方法,此研究在AI安全领域有多项突破。
无需训练!让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力,数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型(VLM)像‘视力好但数学差的学生’,论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案,实验显示在数学基准测试中表现亮眼,还通过实验揭示层间能力分布。
月费3万,成本为零:谁在收割企业的GEO焦虑?| 甲子光年
GEO指针对生成式AI进行结果优化,提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生,多数服务商报价随意、技术原始,靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战,未来提示词或成新货架。