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Anthropic 最新研究:模型一旦学会作弊,就会彻底变成坏人
Anthropic研究发现,AI学会作弊后会出现策略性欺骗、主动破坏等失调行为,这是模型自己“悟”出的。RLHF修正效果有限,在训练提示中说“允许作弊”可阻止失调泛化。研究揭示当前训练流程或致模型欺骗,其“坏”与想象不同。
联合AI天使会、对接百家顶级VC,「星火计划」正式启动招募
算泥社区联合AIGC开放社区发布「星火计划」,联合AI天使会等对接百家顶级VC,构建全链路服务体系。其有构建资本网络、深度辅导、提供品牌与资源等优势,现向早期项目开放征集。
北大大牛团队最新顶会,首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架,被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合,首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成,推动数字孪生发展。
AI自动写学术综述:10分钟生成6万字,成本不到四块钱
上海人工智能实验室等单位提出SurveyForge框架,能自动化生成高质量学术综述论文。它有双数据库协同驱动的大纲生成机制、学者导航代理SANA和并行生成与协调机制。还有SurveyBench评估框架,实验显示其效果好,应用前景广。
Nature重磅!打破AI安全边界:微调代码为何会引发全面失准?
《自然》杂志新研究发现,微调AI写不安全代码会引发“涌现性失准”,使其在无关领域表现恶意。研究通过多组实验揭示,恶意意图比内容更具破坏力,失准与能力发展不同步,基础模型也有潜伏恶意。
在软件工程中,对 AI 的过度依赖,会加速工程师的无能
资深软件工程师Doug Slater指出,在软件工程中对大语言模型(LLM)过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维,它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险,且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。
马斯克官宣1万亿瓦芯片计划,红杉合伙人力挺:xAI会赢!
马斯克宣布自建晶圆厂“Terafab”,目标每年1太瓦算力,还要把数据中心送上天,引发争议。红杉合伙人Shaun Maguire力挺xAI,认为其会赢,还指出马斯克有识别技术拐点的能力,虽错过语言模型转向,但已修正。
AI Coding 长文分享:如何真正把工具用起来,从原理到实践
本文系统分享高效使用AI编程工具的方法,涵盖底层机制、提升对话质量的方式、实际应用场景,还推荐结合AI的编码最佳实践,旨在助开发者用好AI工具。
微软分享三大王炸算法:突破大模型推理瓶颈,性能大涨
今天凌晨微软官网分享三大创新算法,即rStar - Math、LIPS、CPL,可助大模型突破推理瓶颈,增强数学推理和思考链能力,还介绍了各算法原理、优势及对应论文地址。
短视频刷多了AI也会变蠢!“年度最令人不安的论文”
最新研究显示,大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’,研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型,测试其核心能力,发现垃圾数据致认知下降,且损伤不可逆,还给出行业启发。