你的数据是你最宝贵的资产;一旦数据脱离你的掌控，你可能并不清楚其使用方式。许多AI供应商希望利用客户数据来训练和完善其模型。除非你的第三方合同明确限制这一点，否则敏感信息可能会进入你无法管控的系统，甚至嵌入到使竞争对手受益的模型中。AI应用场景缺乏透 ...

在AI时代，莫让大脑「裸泳」！认知卸载如计算器取代心算，久之忘本。莫等AI断供，才悔恨脑子空空。 所有人都在加速拥抱AI，却几乎没人追问：它把我们的大脑变成什么？ X用户Alex ...

看似无害的「废话」，也能让AI越狱？在NeurIPS 2025，哥大与罗格斯提出LARGO：不改你的提问，直接在模型「潜意识」动手脚，让它生成一段温和自然的文本后缀，却能绕过安全防护，输出本不该说的话。 你的AI助手真的安全吗？ 你敢信吗？

内容创业者Matt Wolfe长期以来一直关注人工智能，并曾有幸对多位重量级人物进行专访，包括DeepMind的创始人+诺奖得主Demis Hassabis、微软CEO纳德拉以及谷歌CEO劈柴等。

这份长达 58 页的报告正是蚂蚁针对这一挑战交出的答卷，它从模型架构、预训练、后训练和基础设施四个层面，系统性地表明：Ling 2.0 是一个为推理而生的整体工程。它不是零散技术的堆砌，而是四大支柱协同作用的产物。

作者表示，参与完这场专家小组讨论后，她更加坚信：一波基础设施工具浪潮即将到来，包括记忆组件、编排层、上下文可观测性工具等。事后看来，这些工具的出现似乎顺理成章，但如今它们仍处于混乱且尚未解决的状态。

长期以来，Go GUI 开发似乎陷入了一种“绝境”：缺乏官方支持、生态碎片化、方案选择困难。然而，绝境之中，总有勇敢的“破局者”。社区的力量，正以多种不同的路径，顽强地探索着 Go GUI 的未来。

为此，中山大学、香港理工大学、清华大学与OPPO Research Institute合作，在港理工Chair Professor张磊教授的指导下提出了一种新的评测框架——VideoVerse。 1、动态（Dynamic）：Event ...

这套「大规模长视频预训练 + 大规模多模态RL」的组合拳，被王仲远称为继语言模型预训练、后训练之后的「第三种Scaling范式」。它指明了一条道路：通过不断增加视频数据、模型参数和算力，多模态世界模型的能力将可预见地持续提升。

DiDi-Instruct 提出了一种独创的概率分布匹配的后训练策略，可以将原本需要 500 步以上的昂贵的扩散语言 “教师”（diffusion Large Language Model, dLLM）模型，蒸馏成一个仅需 8-16 ...

众所周知，世界模型是一种让 AI「想象未来」的学习方法。它可以从大量数据中学习世界的运行规律，然后根据当前状态预测未来可能发生的事情。这种能力非常关键，因为如果 AI 能对未来做出合理预测，就能提前规划出更聪明、更稳健的行动策略。

近日，由上海交通大学、清华大学、微软雷德蒙德研究院、上海 AI Lab 等机构研究者联合撰写的最新综述论文系统回顾了大语言模型在数据分析领域的整体演进：从传统规则化流程到智能协作，从单模态到多模态融合，并提出构建「通用数据分析智能体（General ...