看完 Karpathy 的推文，我决定用 AI 给自己建一座「人生碎片 Wiki 百科」｜附保姆级教程、已开源
看完 Karpathy 的推文，我决定用 AI 给自己建一座「人生碎片 Wiki 百科」｜附保姆级教程、已开源前天刷 X，刷到一个叫 Farza 的老哥，做了件牛 X 的事。
来自主题: AI技术研报
7050 点击 2026-04-10 09:09
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前天刷 X，刷到一个叫 Farza 的老哥，做了件牛 X 的事。
大模型（LLM）的世界知识和推理能力是实现下一代推荐系统，即基于大模型的推荐系统（LLM4Recsys）的重要基石。来自meta ai的研究者们尝试将推理模型引入再排序阶段，推荐系统的最后一环。
Karpathy 表示，大多数人使用 LLM 处理文档的方式，基本都类似于 RAG：你上传一组文件，模型在查询时检索相关片段，然后生成答案。这种方式是有效的，但问题在于每一次提问，模型都在从零重新发现知识。没有积累。
长上下文推理已经成了VLM/LLM的默认形态。
您在使用LLM时，如果遇到它胡说八道或者彻底偏题，第一反应是什么？大概率是直接关掉窗口，新开一个对话，懒得跟机器废话。但您可能不知道，这个看似再正常不过的习惯，正在给下一代大语言模型的训练库疯狂“投毒”。
官方宣传语：你是否隐隐担忧，自己或身边的人正在：参与一场席卷所有人的技能大退化？遭受 LLM 诱发的？一个名为 Sam Lavigne 的大学教授，最近发布并开源了一款名为「Slow LLM」的 AI 工具。
一次只持续了不到1小时的投毒事件，撕开了AI基础设施「信任链」的致命裂缝。更魔幻的是，全行业逃过一劫，居然靠黑客自己写出bug。
这是一件极其严肃的软件安全事件。
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随着多模态大语言模型（MLLM）支持更长上下文，高分辨率图像和长视频会产生远多于文本的视觉 Token，在自注意力二次复杂度下迅速成为效率瓶颈。