大型语言模型
开创性扩散思维链：让人工智能更具创造力和灵活性
在近年来的人工智能研究中，思维链的概念越来越受到重视，尤其是在大型语言模型的训练和推理中。 最近，西湖大学 MAPLE 实验室的齐国君教授团队首次提出了一种新颖的 “扩散式发散思维链”，这是一种为扩散语言模型量身定制的全新推理方式。 传统的大型语言模型通常采用线性思维链，即通过逐步推理生成答案。
5/27/2025 10:01:20 AM
AI在线
并行扩展（Parallel Scaling）：一种新型语言模型扩展范式（万字）
“ PARSCALE 作为一种新型的语言模型扩展范式，通过增加并行计算次数 P，在保持参数规模几乎不变的情况下，能够显著提升模型的推理能力。 ”大家好，我是肆〇柒。 今天，我们来聊一项可以改变语言模型性能的技术——PARSCALE（Parallel Scaling）。
5/22/2025 4:00:00 AM
肆零柒
新的自主式AI工具带来新的威胁：智能体泛滥
你可能已经拥有一个用于开发和管理智能体的平台，甚至可能有两个或更多，这种智能体的泛滥使得智能体能够在企业的更多领域中运作，但也带来了更高的复杂性、增加了安全顾虑，并可能损害投资回报率。 在过去的一年里，供应商们一直在急于将智能体产品添加到他们的产品组合中。 微软、AWS、谷歌、IBM、Salesforce、ServiceNow、Workday和SAP都已经涉足这一领域，而数据管理软件提供商Informatica本周也承诺将在其智能数据管理云中添加智能体，以自动化数据处理流程。
5/20/2025 7:00:00 AM
Anirban
体验Fellou AI，告别谷歌和ChatGPT
译者 | 李睿审校 | 重楼网页搜索体验如今正在快速改进，用户无需浏览大量网页即可获取准确信息。 Fellou作为新的浏览代理工具，能够理解用户需求，自动搜索、创建报告、跨网站工作、安全登录私人网站，为用户节省时间，提升搜索体验。 回顾过去一年，人们浏览网页的方式发生了翻天覆地的变化。
5/16/2025 8:35:07 AM
李睿
即使最好的保障措施也无法阻止大语言模型被愚弄
在采访中，诺丁汉大学副教授Michael Pound分享了他对与大型语言模型(LLM)相关的网络安全风险的见解。 他讨论了CISO和安全团队在LLM使用方面存在的理解或准备上的最大差距，以及在将LLMs集成到业务运营中时保护敏感数据所需的预防措施。 你认为在LLM使用方面，CISO和安全团队在理解或准备上存在的最大差距是什么?许多安全专业人员——相当合理地——对LLM背后的机器学习原理并不精通。
5/12/2025 8:00:00 AM
Mirko Zorz
大型语言模型参数高效微调技术详解(必看)
随着Transformer架构的广泛应用，以GPT为代表的大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展。 这些模型通过"预训练 微调"的范式，在下游任务中展现出强大的性能。 然而，随着模型参数规模从数亿增长到数百亿甚至万亿，全量参数微调(Full Fine-tuning)面临以下挑战：计算资源瓶颈：全量微调需要消耗大量的计算资源和内存存储成本高昂：为每个下游任务单独存储微调模型成本巨大灾难性遗忘：全量微调易导致模型"遗忘"预训练阶段获得的知识过拟合风险：尤其在训练数据有限的情况下，全量微调易出现过拟合基于上述考量，参数高效微调技术(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)应运而生。
5/8/2025 5:00:00 AM
口袋数据
GPT-4.1 模型遭遇质疑：对齐性和稳定性引发关注
近日，OpenAI 推出了其新一代人工智能模型 ——GPT-4.1，声称在遵循用户指令方面表现优异。 然而，令人意外的是，多项独立测试的结果显示，GPT-4.1的对齐性和稳定性较之前的版本有所下降，尤其是在处理敏感话题时的表现不尽如人意。 牛津大学的研究科学家 Owain Evans 指出，经过不安全代码微调的 GPT-4.1在应对性别角色等敏感问题时，给出的回应存在更高的不一致性，这一现象在其前代模型 GPT-4o 中并不明显。
4/24/2025 9:00:53 AM
AI在线
MCP vs Function Calling，该如何选？
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景落地 - 如何为 LLM 集成选择合适的策略？ 众所周知，大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了企业自动化、客户交互以及决策制定的方式，其强大的语言生成能力为各行业带来了前所未有的机遇。 然而，要充分发挥 LLMs 的潜力，仅仅部署一个预训练模型是远远不够的。
4/22/2025 9:17:41 AM
Luga Lee
谷歌新型 AI 系统在复杂诊断中表现超越医生
译者 | 刘汪洋审校 | 重楼最近，《自然》杂志上的一篇新论文引发了关注。 它展示了谷歌如何用 AI 改变医疗的未来：通过自动化技术降低成本、减轻医生负担，使他们能够将更多精力投入到复杂病例的处理中。 当你带着疑难杂症就医时，自然希望得到准确的诊断。
4/22/2025 8:13:39 AM
刘汪洋
AI工具的广泛使用标志着恶意机器人活动的新时代
据Thales称，易于获取的AI工具的增多显著降低了网络攻击者的入门门槛，使他们能够大规模创建和部署恶意机器人。 十年来，自动化机器人流量首次超过人类产生的流量，在2024年构成所有网络流量的51%，这一转变在很大程度上归因于AI和大型语言模型(LLM)的兴起，它们简化了用于恶意目的的机器人的创建和扩展。 随着AI工具变得越来越容易获取，网络犯罪分子越来越多地利用这些技术来创建和部署恶意机器人，这些机器人现在占所有互联网流量的37%，较2023年的32%有显著增长，这是恶意机器人活动连续第六年增长，给致力于保护其数字资产的企业带来了安全挑战。
4/21/2025 4:39:09 PM
谷歌发布 Gemma 3 QAT 模型：一张3090显卡也能轻松驾驭
谷歌近期推出了 Gemma3系列的全新版本，这一消息让众多 AI 爱好者为之振奋。 仅在上线一个月后，谷歌便发布了经过量化感知训练（QAT）优化的 Gemma3，旨在显著降低内存需求的同时，保持模型的高质量。 具体来说，经过 QAT 优化的 Gemma327B 模型，其显存需求从54GB 大幅降低到14.1GB，意味着用户现在可以在 NVIDIA RTX3090等消费级 GPU 上本地运行这一大型模型。
4/21/2025 1:00:37 PM
AI在线
打破LLM的语境障碍：InfiniRetri vs RAG
译者 | 晶颜审校 | 重楼大型语言模型（LLM）正在重塑人工智能的格局，然其亦面临一项持续性挑战——检索和利用超出其训练数据的信息。 目前，有两种模式相左的方法可以解决这个问题：其一为InfiniRetri，该方法借助LLM自身的注意力机制，从长输入中检索相关上下文；其二是检索增强生成（RAG），它在生成响应前，动态地从结构化数据库获取外部知识。 每种方法都有其独特的优势、局限性和权衡之处。
4/21/2025 8:11:09 AM
晶颜
对 ChatGPT 说“谢谢”，竟给 OpenAI 带来“数千万美元”开销
OpenAI CEO透露，仅仅是用户与AI进行的日常寒暄和礼貌性交流，例如“谢谢”和“请”等，就给公司带来了“数千万美元”的开销。#AI成本# #人机互动#
4/20/2025 11:36:07 AM
远洋
别再只玩ChatGPT了！OpenAI悄悄发布《构建 Agent 实战指南》 手把手教你打造智能体
OpenAI 最近悄悄发布了一份 《构建 Agent 实战指南》 （A practical guide to building agents），简直就是一份“AI 打工人”的养成手册!今天，老司机我就带你用最接地气、最有趣的方式，把这份官方秘籍给你扒个底朝天，让你也能轻松 Get 打造专属 AI Agent 的精髓!准备好了吗?发车!等等，Agent 到底是个啥玩意儿?跟普通软件有啥不一样?咱们先搞清楚，Agent 不是你手机里那些按部就班执行命令的 App，也不是只会简单聊天的机器人。 OpenAI 给它下了个定义:Agent 是能独立自主地、代表你完成特定任务的系统。 划重点:独立自主!想想你平时用的软件，比如订票 App，你得一步步告诉它去哪儿、啥时候、坐啥舱位，它才给你结果。
4/18/2025 3:00:39 PM
AI在线
OpenAI 发布“智能体构建实战指南”实用性文档（附文档资源）
人工智能领域领军企业 OpenAI 近日重磅发布了一份名为“构建智能体实践指南”（"A practical guide to building agents"）的实用性文档。 这份共34页的指南旨在为产品和工程团队提供构建首个智能体系统的必要知识和最佳实践，其内容凝结了 OpenAI 从众多客户实际部署案例中获得的深刻洞察。 通过阅读本指南，开发者将能够理解智能体的核心概念，掌握何时以及如何设计、构建和安全部署智能体。
4/18/2025 12:02:38 PM
AI在线
当智能体失控时，企业将遭受重创
在采访中，AutoRABIT的CTO Jason Lord探讨了将智能体集成到现实世界中的系统所带来的网络安全风险。 诸如幻觉、提示注入和嵌入式偏见等问题可能会使这些系统成为易受攻击的目标。 Lord呼吁进行监督、持续监控和人为介入循环控制以应对这些威胁。
4/18/2025 11:22:57 AM
Mirko Zorz
微软推出新型语言模型 BitNet b1.58 2B4T，仅占用0.4GB内存
近日，微软研究团队正式发布了一款名为 BitNet b1.582B4T 的开源大型语言模型。 这款模型拥有20亿参数，采用了独特的1.58位低精度架构进行原生训练，与传统的训练后量化方式相比，BitNet 在计算资源的需求上有了显著的降低。 根据微软的介绍，该模型在非嵌入内存占用方面仅为0.4GB，远低于市场上其他同类产品，如 Gemma-31B 的1.4GB 和 MiniCPM2B 的4.8GB。
4/18/2025 10:01:28 AM
AI在线
亚洲崛起：DeepSeek、巨额投资与数据中心助力 AI 竞争力
在今年的达沃斯世界经济论坛上，众多商界和政界领袖齐聚一堂，普遍认为美国科技巨头在人工智能（AI）领域占据主导地位，而中国乃至整个亚洲似乎都在这一赛道上滞后。 然而，在与会者离开后，这种看法开始遭遇挑战。 首先，来自中国的一家名不见经传的对冲基金 —— 深度寻求（DeepSeek）在这一时刻引发了全球的注意。
4/18/2025 10:01:28 AM
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