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模型越聪明越“不听话”?MathIF基准揭示AI服从性漏洞
上海人工智能实验室与香港中文大学研究团队发布论文,用MathIF基准揭示大模型“聪明”和“听话”有矛盾,越擅长推理越易忽略指令,还分析了原因并给出让模型更“听话”的方法。
统计可控数据合成!新框架突破大模型数据生成局限,麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor,让大模型成结构感知的数据模拟器,为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现,有理论保障,多场景实测效果佳。
文生图进入R1时代:港中文MMLab发布T2I-R1,让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法,解决生成评估难题,为多模态生成提供新范式。
已经狂揽了15.2k!Cursor 的开源平替 Void 来了!
今天介绍新工具 Void,它是开源的 Cursor 和 GitHub Copilot 替代品,完全免费。拥有强大编程功能,可直连 AI 模型,基于 VS Code 开发,对其用户友好,还介绍了上手、构建等方法。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。
为了「自我锤炼」,OpenAI 造了一个攻击力极强的「AI 黑客」
OpenAI宣布扩展网络安全计划Daybreak,推出GPT‑5.6‑Cyber,分蓝队和红队。红队模型模拟黑客找漏洞,能力强悍,高危安全任务完成率达95%。但此举也带来安全风险,OpenAI采取分级授权等措施。
吴恩达来信:当防护机制出问题时
本周,闭源模型用户意外发动网络攻击,闭源模型因防护机制无法协助防御,开放模型 GLM 5.2 却助力应对。吴恩达认为应重视模型使用的责任,开放模型能让技术更透明安全。
爆改!8.1 万 Star LobeHub ,终于让我彻底解放啦!!!!!
LobeHub是开源的Agent工作与生活空间,GitHub约8.1万Star。它将Agent作为工作基本单位,解决了多Agent管理难题,有创建、协作、调度等功能,还介绍了工作流和自托管方法。
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章介绍用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 的实战项目。此框架封装重复工作,让开发者专注业务逻辑。文中讲解其安装、最小运行示例,还介绍自定义工具及添加审查标准技能的方法。
断网解题,Claude Mythos推翻Erdős 80年猜想!比OpenAI更短更漂亮
OpenAI用125页思维链解开Erdős 80年猜想,Anthropic研究员Levent Alpoge让Mythos断网测试,找到更短更简洁路径。Mythos用数论方法打破僵局,过去一周OpenAI、DeepMind、Anthropic分别攻克相关难题。