ICLR 2026 | PIL:基于线性代理的不可学习样本生成方法
ICLR 2026 | PIL:基于线性代理的不可学习样本生成方法不可学习样本(Unlearnable Examples)是一类用于数据保护的技术,其核心思想是在原始数据中注入人类难以察觉的微小扰动,使得未经授权的第三方在使用这些数据训练模型时,模型的泛化性能显著下降,甚至接近随机猜测,从而达到阻止数据被滥用的目的。
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不可学习样本(Unlearnable Examples)是一类用于数据保护的技术,其核心思想是在原始数据中注入人类难以察觉的微小扰动,使得未经授权的第三方在使用这些数据训练模型时,模型的泛化性能显著下降,甚至接近随机猜测,从而达到阻止数据被滥用的目的。
为了支持多模型协同研究并加速这一未来愿景的实现,华盛顿大学 (University of Washington) 冯尚彬团队联合斯坦福大学、哈佛大学等研究人员提出 MoCo—— 一个针对多模型协同研究的 Python 框架。MoCo 支持 26 种在不同层级实现多模型交互的算法,研究者可以灵活自定义数据集、模型以及硬件配置,比较不同算法,优化自身算法,以此构建组合式人工智能系统。MoCo 为设计、
今日凌晨,Anthropic推出史上最强Sonnet模型——Claude Sonnet 4.6,新模型在编程、计算机使用、长上下文推理、Agent规划、知识工作和设计工作上全面进化。
千问 3.5 总参数量仅 3970 亿,激活参数更是只有 170 亿,不到上一代万亿参数模型 Qwen3-Max 的四分之一,性能大幅提升、还顺带实现了原生多模态能力的代际跃迁。
没有让我们等待多久,阿里刚刚正式发布并开源了 Qwen3.5 系列模型,页面显示有两款模型,分别为最新大语言模型的 Qwen3.5-Plus,以及定位为开源系列旗舰的 Qwen3.5-397B-A17B。两者均支持文本处理与多模态任务。
DeepSeek V4,据说明天就要上线了?这是首个匹敌顶尖闭源模型的开源模型,被网友评为「一鲸落万物生」。泄露的基准测试显示,它在SWE-bench Verified上取得了83.7%,已经超越Opus 4.5和GPT-5.2!
开源模型新王 MiniMax M2.5 震撼降临:M2.5 编码性能逼平 Claude Opus 4.6,价格却只有 1/20;1 美金 / 小时,这种尺寸和性能的模型,才能在算力短缺的时代不降智不卡顿,持续提供最好体验,成为最终王者!
这两周,字节新发布的 AI 视频模型 Seedance2.0 特别火,真正的全民热议。 我给我爹看了几个模型生成的视频,他的反应特别有代表性。看完以后他跟我说了一句话:「你别胡说八道,这就是真人啊。」
我想洗车,我家距离洗车店只有 50 米,请问你推荐我走路去还是开车去呢?就是这么一道题,却让 AI 集体上演了一出大型降智现场。只能说,看完 AI 们的回答,我悬着的心终于放下了。
结果今天就等到豆包全家族了。Seedance 2.0都把贾樟柯干Fomo了,现在又上了个最全面的多模态Agent模型,还有人管管字节吗?Seed团队跳动得停不下来了💃烧的全是火山引擎上的Tokens,同时火山引擎上已经有豆包2.0系列的API了。