揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘
揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。
来自主题: AI技术研报
6892 点击 2025-06-02 16:22
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近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。
文章探讨AI时代深度思考的困境：大语言模型使人类思维系统萎缩，即时生成内容取代有机思考过程，削弱直觉与思辨力。作者以自身创作瓶颈为例，指出依赖AI导致认知基础流失，廉价知识无法替代深层理解，强调原始思考过程的价值，认为未经修饰的人类思考仍有独特意义。
近日，NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM，以无需训练的即插即用加速方案，实现了推理速度的突破！通过创新的技术组合，在不依赖重新训练模型的前提下，该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据，解析其核心优势。
你是否曾对大语言模型（LLMs）下达过明确的“长度指令”？
大语言模型遇上加密数据，即使是最新Qwen3也直冒冷汗！
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：
MetaMind是一个多智能体框架，专门解决大语言模型在社交认知方面的根本缺陷。传统的 LLM 常常难以应对现实世界中人际沟通中固有的模糊性和间接性，无法理解未说出口的意图、隐含的情绪或文化敏感线索。MetaMind首次使LLMs在关键心理理论(ToM)任务上达到人类水平表现。
在日益强调“思维能力”的大语言模型时代，如何让模型在“难”的问题上展开推理，而不是无差别地“想个不停”，成为当前智能推理研究的重要课题。
我们采用了AI暴露度指标构建的方法，随机抽取了2018年1月到2024年5月的125万条招聘大数据进行分析，并最终计算出每个职业的AI大语言模型暴露度。
首个用于加速扩散式大语言模型（diffusion-based Large Language Models, 简称 dLLMs）推理过程的免训练方法。