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模型遗忘不代表记忆抹除!首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律

模型遗忘不代表记忆抹除!首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律

模型遗忘不代表记忆抹除!首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律

研究人员发现,大语言模型的遗忘并非简单的信息删除,而是可能隐藏在模型内部。通过构建表示空间分析工具,区分了可逆遗忘和不可逆遗忘,揭示了真正遗忘的本质是结构性的抹除,而非行为的抑制。

来自主题: AI技术研报
6247 点击    2025-06-14 16:09
全球首次,Transformer「混血」速度狂飙65倍!英伟达已下注

全球首次,Transformer「混血」速度狂飙65倍!英伟达已下注

全球首次,Transformer「混血」速度狂飙65倍!英伟达已下注

扩散建模+自回归,打通文本生成任督二脉!这一次,来自康奈尔、CMU等机构的研究者,提出了前所未有的「混合体」——Eso-LM。有人惊呼:「自回归危险了。」

来自主题: AI技术研报
5748 点击    2025-06-14 15:07
AI自己给自己当网管,实现安全“顿悟时刻”,风险率直降9.6%

AI自己给自己当网管,实现安全“顿悟时刻”,风险率直降9.6%

AI自己给自己当网管,实现安全“顿悟时刻”,风险率直降9.6%

大型推理模型(LRMs)在解决复杂任务时展现出的强大能力令人惊叹,但其背后隐藏的安全风险不容忽视。

来自主题: AI技术研报
7131 点击    2025-06-14 12:35
统一20+多智能体方法,MASLab震撼发布

统一20+多智能体方法,MASLab震撼发布

统一20+多智能体方法,MASLab震撼发布

为了推动该领域加速健康发展,由上海交通大学、上海 AI 实验室、牛津大学、普林斯顿大学、Meta 等十个机构联合推出的 MASLab,带来首个统一、全面、研究友好的大模型多智能体系统代码库:

来自主题: AI技术研报
7750 点击    2025-06-13 15:31
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升

何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升

何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升

扩散模型风头正盛,何恺明最新论文也与此相关。 研究的是如何把扩散模型和表征学习联系起来—— 给扩散模型加上“整理收纳”功能,使其内部特征更加有序,从而生成效果更加自然逼真的图片。

来自主题: AI技术研报
5934 点击    2025-06-13 12:49
CVPR2025视频生成统一评估架构,上交x斯坦福联合提出让MLLM像人类一样打分

CVPR2025视频生成统一评估架构,上交x斯坦福联合提出让MLLM像人类一样打分

CVPR2025视频生成统一评估架构,上交x斯坦福联合提出让MLLM像人类一样打分

视频生成技术正以前所未有的速度革新着当前的视觉内容创作方式,从电影制作到广告设计,从虚拟现实到社交媒体,高质量且符合人类期望的视频生成模型正变得越来越重要。

来自主题: AI技术研报
5418 点击    2025-06-13 11:46