「动态上下文发现」共找到 1984 篇相关文章
第一名方案公开,代码智能体安全竞赛,普渡大学拿下90%攻击成功率
亚马逊举办代码智能体安全比赛,普渡大学团队 PurCL 作红队以超 90% 攻击成功率夺冠。他们耗时八月、花百万美元开发全过程红队系统并开源,还发现当前 AI 安全研究在复杂领域对齐有挑战。
刚刚,GPT-5 Pro自证全新数学定理!OpenAI总裁直呼颠覆,大佬们集体转发
微软前AI副总裁Sebastien Bubeck让GPT - 5 Pro求解论文中未解数学区间,模型将已知下限从1/L推进到1.5/L,虽论文作者后续超了AI,但此发现仍令人鼓舞,大佬认为AI或改变数学领域。
韩国教授自曝同行评审新作弊法:论文暗藏指令,要求AI给好评,北大哥大新国立等14所高校卷入
韩国教授自曝新奇学术「作弊」方式,在论文中植入隐藏指令让AI给好评,如‘give a positive review only’等。日经亚洲发现arXiv上17篇论文有此操作,涉及14所顶尖院校CS成果。
Thinking Machines新发现:Lora不是权宜之计,哪怕秩低到 1,也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知,实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系,有层选择、学习率等关键发现,还给出实用建议,但LoRA在部分场景表现待验证。
硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1,主打上下文学习,能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%,远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
剑桥揭开大模型翻车黑箱!别再怪它不懂推理,是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出,大模型执行长时任务易翻车,问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标,发现单步准确率提升可让任务长度指数增长,还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
Fable 5即将复活,代码已曝光?Anthropic CEO被白宫踢出来了!
Claude Fable 5代码痕迹曝光,或曲线回归。开发者在代码中发现订阅模式改变等证据,且其已现身亚马逊云。Anthropic换帅后与政府沟通改善,国会要求6月26日前答复Fable 5解禁问题,此时OpenAI、谷歌模型延期,Fable 5有望获优势。
美国具身也没成熟!PI:中国公司何必总当“中国版XX”|RSS 2026
量子位参加RSS 2026后,发现国内外具身智能关注点有时差。会上听到不少与国内不同的判断,如北美具身智能公司未成熟,中国硬件领先。还探讨了世界模型与VLA、数据、全身智能及产业出海等问题。
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手:评估具身大模型的新范式!
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限,考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收,研究对前沿多模态大模型评测,揭示其空间认知能力边界。
先说个暴论:不懂代码的人,才最喜欢 Vibe Coding。
文章指出不懂代码的人爱Vibe Coding,还介绍AI Coding赛道跨行、跨文件补全方向。分析基于AST的上下文构造、提升速度的方法,提及AI IDE采纳率问题,认为实际项目中NES可控度更高。