250份文档就能给大模型植入后门:不分参数规模
250份文档就能给大模型植入后门:不分参数规模大模型安全的bug居然这么好踩??250份恶意文档就能给LLM搞小动作,不管模型大小,600M还是13B,中招率几乎没差。这是Claude母公司Anthropic最新的研究成果。
大模型安全的bug居然这么好踩??250份恶意文档就能给LLM搞小动作,不管模型大小,600M还是13B,中招率几乎没差。这是Claude母公司Anthropic最新的研究成果。
表面上看起来每天都是一些很小的改进,但当这些变化扩展到更大规模的用户群时,就会通过口碑带来更多新用户。而这些新用户体验到你不断迭代后的产品时,会感觉使用体验更好。我们正是通过准确性和改进速度赢得用户信任的。
来自斯坦福大学、SambaNova Systems公司和加州大学伯克利分校的研究人员,在新论文中证明:依靠上下文工程,无需调整任何权重,模型也能不断变聪明。他们提出的方法名为智能体上下文工程ACE。
AI Agent已逐渐从科幻走进现实!不仅能够执行编写代码、调用工具、进行多轮对话等复杂任务,甚至还可以进行端到端的软件开发,已经在金融、游戏、软件开发等诸多领域落地应用。
杭州六小龙之一的云深处,率先把人形机器人户外作业能力拉满了。杭州六小龙之一的云深处,率先把人形机器人户外作业能力拉满了。甚至直接大水漫灌也没再怕的。
夸克 AI 眼镜看起来就是一副普通眼镜,平平无奇,那它在汇聚了阿里AI 和应用生态后,到底能带来什么新的体验?APPSO 带你看看👇第一印象:它首先是一副好戴的眼镜前段时间在我们体验 Meta Ray-Ban Display 的视频里,引起用户互动最高的一个细节大大出乎了我们的意料:数主播扶了多少次眼镜。
Mila 和微软研究院等多家机构的一个联合研究团队却另辟蹊径,提出了一个不同的问题:如果环境从一开始就不会造成计算量的二次级增长呢?他们提出了一种新的范式,其中策略会在基于一个固定大小的状态上进行推理。他们将这样的策略命名为马尔可夫式思考机(Markovian Thinker)。
“事实证明,不焦虑的人做不好 AI 应用。” 文丨程曼祺 “明年可能是 to C 应用的元年。”9 月 28 日,Lovart 创始人陈冕告诉我们。 第二天,“元年” 被加速——OpenAI 发布 S
为了争夺有限的GPU,OpenAI内部一度打得不可开交。2024年总算力投入70亿美元,但算力需求依旧是无底洞。恰恰,微软发布了全球首台GB300超算,专供OpenAI让万亿LLM数天训完。
1.3千万亿,一个令人咂舌的数字。这就是谷歌每月处理的Tokens用量。据谷歌“宣传委员”Logan Kilpatrick透露,这一数据来自谷歌对旗下各平台的内部统计。那么在中文世界里,1.3千万亿Tokens约2.17千万亿汉字。换算成对话量,一本《红楼梦》的字数在70-80万左右,相当于一个月内所有人和谷歌AI聊了近30亿本《红楼梦》的内容。