多模态大模型存在「内心预警」,无需训练,就能识别越狱攻击
多模态大模型存在「内心预警」,无需训练,就能识别越狱攻击多模态大模型崛起,安全问题紧随其后 近年来,大语言模型(LLMs)的突破式进展,催生了视觉语言大模型(LVLMs)的快速兴起,代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。
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多模态大模型崛起,安全问题紧随其后 近年来,大语言模型(LLMs)的突破式进展,催生了视觉语言大模型(LVLMs)的快速兴起,代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。
欧洲首款,不容易 CECP过的艰辛。
现有视频异常检测(Video Anomaly Detection, VAD)方法中,有监督方法依赖大量领域内训练数据,对未见过的异常场景泛化能力薄弱;而无需训练的方法虽借助大语言模型(LLMs)的世界知识实现检测,但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。
Apple Intelligence 进入新的一章。 近日,苹果发布了 2025 年 Apple Intelligence 基础语言模型技术报告。
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench,可用于测试大语言模型在土木工程图纸修改任务中的表现。通过模拟真实工程命令,全面考察模型的结构化数据理解、工具调用、指令跟随和批判性推理能力,研究结果发现当前主流大模型虽有一定能力,但整体水平仍不足以满足工程一线需求。
大型语言模型已展现出卓越的能力,但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别,训练和推理的成本变得高昂,阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。
你有没有发现,即使是最先进的AI系统,在面对复杂问题时仍然会给出令人沮丧的错误答案?问题往往不在于大语言模型本身,而在于它们根本找不到正确的信息。
本文主要介绍 xML 团队的论文:Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey。
当前最强大的视觉语言模型(VLMs)虽然能“看图识物”,但在理解电影方面还不够“聪明”。
从 ChatGPT 引发的通用聊天机器人热潮,到如今正迅猛发展的智能体模型,AI 正在经历一次深刻的范式转变:从被动响应的「语言模型」,走向具备自主决策能力的「智能体」。我们也正在进入所谓的「经验时代」或「软件 3.0 时代」。