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高盛怕了!Claude Mythos全球首个攻破企业网络,奥本海默时刻来了
英国AI安全研究所研究显示,Anthropic发布的Claude Mythos Preview模型在网络安全评估中表现惊人,能全自动、全自主完成企业网络攻击模拟。高盛为此加强网络防御,人类网络安全或进入奥本海默时刻。
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。
Meta 重金抢人,明星云集就能复制 DeepSeek 的成功吗?
Meta 扎克伯格亲自出手重金招人,组建豪华 AI 战队,核心领导与技术阵容都很强大。但天才招聘只是第一步,组织天才协同才关键。DeepSeek 团队规模小、扁平化,成功逆袭。Meta 难复制其成功,组织重构能力或更重要。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发,结合DeepSeek R1强化学习训练实践,探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级,指出难点,展示效果对比及解决方案。
出价算法新SOTA——快手首提生成式强化学习出价
文章介绍快手新提出的生成式强化学习出价模型GAVE,回顾出价算法发展历程。GAVE结合生成式与强化学习优势,有Score-based RTG等创新,经竞赛、实验验证效果佳,为出价技术带来新方向。
0.25秒识破未见攻击,这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面,现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect(LoD),不依赖攻击样本和手工规则,从模型内部激活学安全模式,实验效果好且代码开源。
综述238篇遥感微调!清华院士团队指出9大方向 | CVMJ
在大数据和大模型推动下,遥感微调技术从全参数微调发展到混合微调。清华等团队在CVMJ期刊梳理技术脉络,涵盖适配器、提示等微调方法,还指出9个潜在研究方向,助力遥感技术应用。
烧掉724亿,纳德拉挥刀重组Copilot
砸724亿美金后,微软用大重组承认Copilot「走弯路」。此前Copilot用户体验割裂,用户向竞品流失。纳德拉开出药方,统一管理,老将退场。苏莱曼转战自研大模型,微软欲让Copilot成一体化系统。
LLM规划能力飙升79%!Google:内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》,不借助外部验证器,让LLM反复“自评+重写”,使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%,还介绍了方法及跨模型验证情况。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构,推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI,基于全新非掩码离散流匹配架构,能并行去噪、动态修正,为多模态模型开辟新路径。