
告别复杂提示词!蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求
告别复杂提示词!蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求相信大家都有这样一个体验。 跟AI无论什么对话,感觉都是说空话套话。
相信大家都有这样一个体验。 跟AI无论什么对话,感觉都是说空话套话。
提出一个真正好的猜想,比解决它更难。这是谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯(Demis Hassabis)在莱克斯(Lex Fridman)最新对谈中的感慨。他同时也是2024年诺贝尔化学奖的得主,带队开发出了能够高精度预测蛋白质的三维结构的AlphaFold系列模型。
不知道大家是否还记得,人工智能先驱、强化学习之父、图灵奖获得者 Richard S. Sutton,在一个多月前的演讲。 Sutton 认为,LLM 现在学习人类数据的知识已经接近极限,依靠「模仿人类」很难再有创新。
从GPT-2到DeepSeek-V3和Kimi K2,架构看似未变,却藏着哪些微妙升级?本文深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术,揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
上下文工程(Context Engineering)现在有多火,就不用多说了吧。
图像生成不光要好看,更要高效。 混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO,该框架通过结合随机微分方程(SDE)和常微分方程(ODE),利用混合采样策略的灵活性,简化了MDP中的优化流程,从而提升了效率的同时还增强了性能。
近年来,扩散模型(Diffusion Models)凭借出色的生成质量,迅速成为图像、视频、语音、3D 内容等生成任务中的主流技术。从文本生成图像(如 Stable Diffusion),到高质量人脸合成、音频生成,再到三维形状建模,扩散模型正在广泛应用于游戏、虚拟现实、数字内容创作、广告设计、医学影像以及新兴的 AI 原生生产工具中。
2025年的IMO,好戏不断。 7月19日,全世界顶尖大模型在2025年的IMO赛场上几乎全军覆没。时隔1天,OpenAI、DeepMind等顶尖实验室就在IMO 2025赛场斩获5/6题,震惊数学圈。
现有的方法对大语言模型(LLM)「越狱」攻击评估存在误判和不一致问题。港科大团队提出了GuidedBench评估框架,通过为每个有害问题制定详细评分指南,显著降低了误判率,揭示了越狱攻击的真实成功率远低于此前估计,并为未来研究提供了更可靠的评估标准。
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型在自然语言处理领域引发了深刻变革。大语言模型在实际应用中的使用越来越广泛,这些模型通常部署在云原生的基础设施上,需要复杂的流量管理机制以确保服务的稳定性、性能、可扩展性和成本效益。在 Kubernetes(K8S)这一容器编排标准中,现有的 Ingress 组件的流量转发机制提供了基于主机名和请求路径的基本流量路由功能。