ICML 2026|让AI自动发现前沿风险:创智×复旦×牛津发布AutoControl-Arena
ICML 2026|让AI自动发现前沿风险:创智×复旦×牛津发布AutoControl-Arena当 AI 智能体(Agent)从实验室走向真实应用,我们面对的安全问题也正在发生变化。
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当 AI 智能体(Agent)从实验室走向真实应用,我们面对的安全问题也正在发生变化。
UBC 和 Weathon Software 的研究提出,图像的美学对齐正在削弱艺术表达。
今天几乎所有主流视觉语言模型(VLM)—— 无论是 Qwen-VL、InternVL,还是 LLaVA 系列 —— 都遵循着同一套经典架构:先用预训练视觉编码器(如 CLIP、SigLIP)将图像压缩为特征,再通过投影层把这些特征送入大语言模型。
小米UltraSpeed需求远超预期。
近日清华大学于IEEE TPAMI发表论文,探讨了真机强化学习的安全性保障问题,提出了一套「安全探索均衡」新型机制,揭示了安全探索的理论最大边界,并攻克了其收敛性证明难题。
大模型推理能力越来越强,但答案对了,思考过程就一定好吗?
依赖于有限机器人数据和大量人类数据,也能让 VLA 模型更稳健吗?
不用训练,不改权重,只动词表就能给大模型“消毒”?
「Mythos几小时攻破NSA」在英文社交媒体传疯了,近日,写出这句话的作者亲自站出来为它降温。
Google DeepMind在6月份对外分享了DiffusionGemma的技术报告,明确指向了一条与现有主流完全不同的演进道路。当大家都在绞尽脑汁让大模型逐词吐字的速度变快时,谷歌干脆把生成顺序改了。