ChatGPT也遭殃,亚马逊服务器故障,半个互联网都崩了
ChatGPT也遭殃,亚马逊服务器故障,半个互联网都崩了亚马逊一声咳嗽,半个互联网都地震了。 由于亚马逊AWS服务器宕机,大量互联网服务被迫中断,ChatGPT也被殃及。
亚马逊一声咳嗽,半个互联网都地震了。 由于亚马逊AWS服务器宕机,大量互联网服务被迫中断,ChatGPT也被殃及。
天天刷推,大模型的脑子也会坏掉。 终于有研究证明,互联网上的烂内容会让大模型得「脑腐」。 相信许多读者对「脑腐」这个词并不陌生,长时间沉浸在碎片化的网络信息中,我们经常会感到注意力下降、思维变钝。
来自硅谷一线 AI 创业者的数据:95% 的 AI Agent 在生产环境都部署失败了。 「不是因为模型本身不够智能,而是因为围绕它们搭建的脚手架,上下文工程、安全性、记忆设计都还远没有到位。」 「大多数创始人以为自己在打造 AI 产品,但实际上他们构建的是上下文选择系统。」
在金融、医疗等高度敏感的应用场景中,拜占庭鲁棒联邦学习(BRFL)能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险,同时防止恶意客户端对模型训练的攻击。然而,即使是在模型更新的过程中,信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题,全同态加密(FHE)技术通过在密文状态下进行安全计算,展现出保护隐私信息的巨大潜力。
现有视觉语言大模型(VLMs)在多模态感知和推理任务上仍存在明显短板:1. 对图像中的细粒度视觉信息理解有限,视觉感知和推理能力未被充分激发;2. 强化学习虽能带来改进,但缺乏高质量、易扩展的 RL 数据。
你知道“支付宝”已经杀入AI医疗赛道了吧……
大语言模型(LLM)不仅在推动通用自然语言处理方面发挥了关键作用,更重要的是,它们已成为支撑多种下游应用如推荐、分类和检索的核心引擎。尽管 LLM 具有广泛的适用性,但在下游任务中高效部署仍面临重大挑战。
“我有两张券,分别为满1000减140、满2000减280,我看中商品的价格分别为……分两次结算怎么凑单最划算?”双11开启后,在社交平台上,有人向Deepseek抛出这个问题。
近日刚好得了空闲,在研读 Anthropic 官方技术博客和一些相关论文,主题是「Agent 与 Context 工程」。2025 年 6 月以来,原名为「Prompt Engineering」的提示词工程,在 AI Agent 概念日趋火热的应用潮中,
在视频生成与理解的赛道上,常常见到分头发力的模型:有的专注做视频生成,有的专注做视频理解(如问答、分类、检索等)。而最近,一个开源项目 UniVid,提出了一个「融合」方向:把理解 + 生成融为一体 —— 他们希望用一个统一的模型,兼顾「看懂视频」+「生成视频」的能力。