「仅需一次前向推理，即可预测相机参数、深度图、点云与 3D 轨迹 ——VGGT 如何重新定义 3D 视觉？」
AI的运作始终笼罩着一层神秘的「黑箱」迷雾。这种不透明让AI有时会「胡说八道」，甚至故意撒谎。Anthropic刚刚推出了一项突破性研究，用类似大脑扫描的技术，深入Claude 3.5 Haiku的「脑子」，揭开了它运行的一些秘密。
「思维链劫持」（H-CoT）的攻击方法，成功攻破了包括OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等在内的多款大型推理模型的安全防线。研究表明，这些模型的安全审查过程透明化反而暴露了弱点，攻击者可以利用其内部推理过程绕过安全防线，使模型拒绝率从98%骤降2%。
Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型（LLM）的能力，能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式，Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象，并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
你是否曾经用最先进的大语言模型处理企业文档，却发现它把财务报表中的“$1,234.56”读成了“123456”？或者在处理医疗记录时，将“0.5mg”误读为“5mg”？对于依赖数据准确性的运营和采购团队来说，这些问题不仅影响工作效率，更可能导致财务损失、法律风险甚至造成医疗事故。
蚂蚁开源大模型的低成本训练细节，疑似曝光！
强化学习提升了 LLM 各方面的能力，而强化学习本身也在进化。
过去十年，自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型（LLMs）的飞速发展。
这两年，AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型（LLM）的崛起，LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
现有RAG工具的碎片化和复杂性常常让开发者头疼不已。昨天我的Agent群里朋友们就Rerank问题展开激烈讨论，我想起之前看到的一篇论文，这项研究介绍了一个完美的开源python工具包Rankify，它将检索、重排序和RAG三大功能整合在一个统一框架中，大幅简化了开发流程。
