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字节跳动突破AI训练效率瓶颈:TreePO让强化学习"长脑子"了

字节跳动突破AI训练效率瓶颈:TreePO让强化学习"长脑子"了

字节跳动团队开发的TreePO技术通过树状结构重新组织AI推理过程,让多个推理路径共享相同前缀,避免重复计算。该技术在保持准确率的同时将训练效率提升22%-43%,在数学推理任务上表现优异,准确率从46.63%提升至58.21%。这项创新不仅能让AI助手响应更快更准,还可应用于教育、科研等多个领域,代表了从追求模型规模向追求算法效率的重要转变。

OpenAI为ChatGPT预览新安全功能

OpenAI为ChatGPT预览新安全功能

OpenAI今日宣布计划为ChatGPT配备新的安全功能,当用户遭遇心理或情感困扰时能提供更有效的帮助。首项更新将专注于GPT-5的路由组件,能检测用户急性困扰并调用推理优化的大语言模型。公司还将推出家长控制功能,允许家长与青少年账户关联,设置年龄适宜的行为规则并禁用特定功能。系统检测到青少年处于急性困扰时会发送通知。OpenAI将与青少年发展、心理健康专家委员会及全球医师网络合作完善这些功能。

英伟达财报揭示超大规模云服务商主导AI基础设施变革

英伟达财报揭示超大规模云服务商主导AI基础设施变革

英伟达最新财报显示,尽管面临地缘政治压力和新兴竞争对手,公司依然保持强劲增长。超大规模云提供商如微软、谷歌和亚马逊AWS占其销售额近40%,体现了AI需求的高度集中。博通在数据中心领域的作用日益重要,其网络技术与英伟达GPU形成互补。企业级市场采用较慢,但概念验证项目增长显示需求正在复苏。

五步防护方案阻止恶意提示攻击智能家居AI设备

五步防护方案阻止恶意提示攻击智能家居AI设备

提示词恶意软件是一种针对对话式和生成式AI的新型恶意攻击,能强制AI执行用户不希望的指令。研究人员在黑帽大会上演示了如何通过隐藏在日常消息中的恶意提示词,让谷歌Gemini AI控制智能窗户、锅炉等设备。防护措施包括:及时更新设备系统,拒绝打开未知来源消息,避免让AI总结不可信内容,在邮件和日历等应用中禁用AI功能,以及谨慎复制粘贴邮件主题和文件名等内容。

Denodo声称DeepQuery能超越生成式AI的表面洞察

Denodo声称DeepQuery能超越生成式AI的表面洞察

Denodo推出DeepQuery功能,声称可超越检索增强生成技术的局限性。该技术不仅检索事实,还能进行调查、综合分析并解释推理过程。DeepQuery基于Denodo数据管理平台的语义层,可直接访问实时企业数据,通过结构化推理分析多数据源,为复杂的多步骤分析问题提供可解释的答案。该技术面向业务用户和分析师,让非技术团队能用自然语言提问并获得基于证据的可信洞察。

d-Matrix声称3D堆叠内存将突破AI推理瓶颈

d-Matrix声称3D堆叠内存将突破AI推理瓶颈

数字内存计算芯片初创公司d-Matrix推出3D堆叠内存技术,声称相比当前行业标准HBM4,该技术可将AI模型运行速度提升10倍,能耗降低90%。该公司成立于2019年,采用LPDDR5内存配合数字内存计算硬件,通过改进的SRAM单元直接在内存阵列中执行计算。首款3DIMC芯片Pavehawk已在实验室投入运行,下一代架构Raptor将整合该技术。

高盛警告:AI泡沫可能冲击数据中心繁荣

高盛警告:AI泡沫可能冲击数据中心繁荣

高盛研究显示,受AI需求驱动,数据中心容量预计到2027年将激增50%,该行业能耗到2030年将翻倍。目前全球数据中心容量约62吉瓦,AI工作负载仅占13%,但预计2027年将达28%。AI数据中心繁荣可能使全球半导体收入在2024-2030年间翻倍,超过1万亿美元。然而高盛警告正密切关注AI采用可能不及预期的迹象。

网络安全专业人员需具备AI技能需求激增

网络安全专业人员需具备AI技能需求激增

研究显示,90%的企业正在试点或实施AI技术,较2023年的59%大幅上升。与此同时,网络安全威胁日益严峻,29%的技术领导者表示其组织在过去两年遭受重大攻击。AI正被广泛部署到网络安全团队中,从威胁检测到漏洞分析,各个环节都在AI化。因此,具备AI技能的网络安全人才需求激增,成为招聘的重要标准。未来网络安全将是人工智能与人类专家相结合的混合模式。

北航团队发明"神奇修改器":让3D模型编辑如同PS照片一样简单

北航团队发明"神奇修改器":让3D模型编辑如同PS照片一样简单

北航团队推出VoxHammer技术,实现3D模型的精确局部编辑,如同3D版Photoshop。该方法直接在3D空间操作,通过逆向追踪和特征替换确保编辑精度,在保持未修改区域完全一致的同时实现高质量局部修改。研究还创建了Edit3D-Bench评估数据集,为3D编辑领域建立新标准,展现出在游戏开发、影视制作等领域的巨大应用潜力。

ByteDance研发了一个神奇的AI"调光器":让机器推理像灯泡一样想亮就亮

ByteDance研发了一个神奇的AI"调光器":让机器推理像灯泡一样想亮就亮

字节跳动团队开发的ThinkDial系统首次实现了开源的AI可控推理技术,让用户能像调节灯光一样控制AI思考深度。系统提供高、中、低三种模式,在减少50-75%计算量的同时,性能损失控制在10-15%内。通过创新的端到端训练方法和泄露惩罚机制,ThinkDial打破了技术垄断,实验表现与OpenAI专有模型相当,为AI技术民主化奠定基础。

阿里巴巴让声音"导演"电影场景:从一段音频到完整电影级视频的神奇魔法

阿里巴巴让声音"导演"电影场景:从一段音频到完整电影级视频的神奇魔法

阿里巴巴通义实验室开发的Wan-S2V系统实现了音频驱动电影级视频生成的重大突破。该140亿参数模型能仅凭音频创造复杂场景视频,包括多角色互动、动态摄像机运动等,远超传统"说话头像"技术。通过创新的文本-音频协同控制和长视频连贯性技术,在多项评估中显著优于现有竞品,为视频创作民主化开辟了新路径。

AI训练神器"道场":让网络安全机器人学会真实的黑客攻击

AI训练神器"道场":让网络安全机器人学会真实的黑客攻击

由蒙纳士大学和AWS AI实验室联合开发的CTF-DOJO是全球首个网络安全AI训练环境,包含658个真实CTF挑战。通过创新的CTF-FORGE自动化系统,仅用486个高质量训练样本就让AI在三大权威测试平台上取得显著提升,32B模型达到31.9%成功率,媲美顶级商业系统,为开源AI安全研究开辟新路径。

摩根大通开发的AI幻觉"疫苗":让大语言模型不再胡说八道的神奇药方

摩根大通开发的AI幻觉"疫苗":让大语言模型不再胡说八道的神奇药方

摩根大通AI研究团队开发了QueryBandits系统,通过智能改写问题来减少大语言模型的幻觉现象。该系统分析17个语言特征,自动选择最适合的改写策略,在13个测试数据集上实现了87.5%的改进效果,比静态改写方法高出42.6%-60.3%,为AI交互优化开辟了新方向。

OpenAI承认长时间对话可能绕过AI安全防护措施

OpenAI承认长时间对话可能绕过AI安全防护措施

OpenAI在最新博客中首次承认,其AI安全防护在长时间对话中可能失效。该公司指出,相比短对话,长对话中的安全训练机制可能会退化,用户更容易通过改变措辞或分散话题来绕过检测。这一问题不仅影响OpenAI,也是所有大语言模型面临的技术挑战。目前OpenAI正在研究加强长对话中的安全防护措施。

谷歌公布90亿美元弗吉尼亚州数据中心投资计划

谷歌公布90亿美元弗吉尼亚州数据中心投资计划

谷歌宣布计划到2026年底在弗吉尼亚州投资90亿美元,重点发展云计算和AI基础设施。投资包括在里士满南部切斯特菲尔德县建设新数据中心,扩建现有设施,并为当地居民提供教育和职业发展项目。弗吉尼亚州长表示这项投资是对该州AI经济领导地位的有力认可。此次投资是谷歌北美扩张战略的一部分。

戴尔AI业务推动营收创历史新高

戴尔AI业务推动营收创历史新高

戴尔第二财季营收同比增长19%至创纪录的298亿美元,其中服务器和网络业务在AI需求推动下暴涨69%。基础设施解决方案集团营收增长44%至168亿美元,首次超越客户解决方案集团。公司上半年AI解决方案出货额达100亿美元,超过去年全年,并将全年AI服务器出货指导价提升至200亿美元。全闪存存储产品表现强劲,但传统存储需求疲软。

AI智能助理终于学会给研究论文"打分"了!字节跳动团队让机器评委上岗

AI智能助理终于学会给研究论文"打分"了!字节跳动团队让机器评委上岗

字节跳动团队开发了首个AI研究助手评估系统ReportBench,通过对比AI生成报告与专家综述论文的引用质量,并验证陈述准确性来评估AI助手表现。研究发现OpenAI Deep Research引用准确率38.5%,Gemini为14.5%,两者都存在陈述和引用幻觉问题。该系统为AI研究助手建立了标准化质量检测工具,推动行业发展。

东京科学技术大学团队揭秘:专家混合模型在推理任务中并非专家越多越好

东京科学技术大学团队揭秘:专家混合模型在推理任务中并非专家越多越好

东京科学技术大学团队通过大规模实验发现,专家混合模型在处理推理任务时存在"专家过多反而有害"的现象。研究显示,对于记忆性任务,专家数量越多性能越好;但对于数学推理等需要深度思考的任务,存在最优专家数量,超过这个临界点性能会下降。该发现为AI系统架构设计提供了重要指导,揭示了"少而精"策略在某些场景下优于"多而全"的传统观念。

腾讯研究团队首次从理论高度解密AI为何需要工具,背后竟隐藏着这样的数学原理

腾讯研究团队首次从理论高度解密AI为何需要工具,背后竟隐藏着这样的数学原理

腾讯和清华研究团队首次从数学理论角度解释了为什么AI需要外部工具。研究证明纯文本AI存在"隐形枷锁",无法突破预训练的能力边界,而工具集成能打破这种限制,让AI获得全新的问题解决策略。团队还开发了ASPO算法,解决了训练AI更早使用工具的技术难题。实验显示配备工具的AI在数学问题上全面超越纯文本版本,展现出三种新奇认知模式,为构建更强大的AI系统提供理论指导。