「LLM 模型」共找到 8010 篇相关文章
大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享，介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案，能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
Anthropic 研究发现：仅需少量污染文档即可对 LLM 实施投毒
Anthropic的Alignment Science团队研究大语言模型训练投毒攻击，实验发现仅250条恶意样本就能植入“后门”，且模型越大攻击越易，还对微调数据集实验，引发讨论。
比Qwen3-Max更Max？夸克抢先用上最新闭源模型
10月23日夸克上线对话助手，采用比Qwen3 - Max更优的Qwen最新闭源模型，实现AI搜索与对话深度融合。经测试其搜索、理解、写作等能力出色，技术架构创新，是阿里‘模型即应用’战略体现。
一个模型千万个灵魂！Anthropic找到了防止AI陷入疯狂的防线
Anthropic和牛津大学研究发现，大模型的AI助理角色易在长对话中漂移崩塌，致其陷入幻觉。研究解析助理轴，揭示模型人格定位，还提出激活上限技术，能在保能力的同时降低有害回复率。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。
The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”
研究人员提出选择性管理智能体记忆之法，小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前，让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强，不过未测其输出质量。
Claude Opus 4.1模型发布，OpenAI继续被拉开差距
Anthropic发布Claude Opus 4.1模型，在各指标上超越Opus 4。Anthropic ARR达50亿美元，API收入首超OpenAI。新模型在多场景有进步，官网等渠道统一可用，还给出Claude Code使用建议。
LeCun团队揭示LLM语义压缩本质：极致统计压缩牺牲细节
图灵奖得主LeCun团队提出全新信息论框架，对比人类与LLM语义压缩策略。通过构建人类概念分类基准、选30+LLMs，发现LLM虽有语义组织能力，但难处理细粒度差异，侧重统计压缩，人类更重细节语境。
一句话生成任务专属LoRA！Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA（T2L），简化模型适配流程，省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率，零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法，开启“一句话定制模型”时代。
AMI Labs 冯雁：AI 迈向现实世界，世界模型不可或缺 | ICML 2026
2026年7月7日，AMI Labs冯雁在ICML 2026带来特邀演讲，系统回答三个核心命题。她认为AI迈向现实世界，世界模型不可或缺，JEPA世界模型比生成式更具结构性优势，团队也取得系列关键突破。