一个提示攻破所有模型,OpenAI谷歌无一幸免!
一个提示攻破所有模型,OpenAI谷歌无一幸免!多年来,生成式AI供应商一直向公众保证,大语言模型符合安全准则,并加强了对产生有害内容的侵害。然而,一种看似简单但非常有效的提示词策略,能够让所有主流大模型开启「无限制模式」。
多年来,生成式AI供应商一直向公众保证,大语言模型符合安全准则,并加强了对产生有害内容的侵害。然而,一种看似简单但非常有效的提示词策略,能够让所有主流大模型开启「无限制模式」。
DeepSeek最新论文深入剖析了V3/R1的开发历程,揭示了硬件与大语言模型架构协同设计的核心奥秘。论文展示了如何突破内存、计算和通信瓶颈,实现低成本、高效率的大规模AI训练与推理。不仅总结了实践经验,还为未来AI硬件与模型协同设计提出了建议。
随着生成式人工智能技术的飞速发展,合成数据正日益成为大模型训练的重要组成部分。未来的 GPT 系列语言模型不可避免地将依赖于由人工数据和合成数据混合构成的大规模语料。
在视觉语言模型(Vision-Language Models,VLMs)取得突破性进展的当下,长视频理解的挑战显得愈发重要。以标准 24 帧率的标清视频为例,仅需数分钟即可产生逾百万的视觉 token,这已远超主流大语言模型 4K-128K 的上下文处理极限。
多模态奖励模型(MRMs)在提升多模态大语言模型(MLLMs)的表现中起着至关重要的作用,在训练阶段可以提供稳定的 reward,评估阶段可以选择更好的 sample 结果,甚至单独作为 evaluator。
本文详细介绍了斯坦福大学最新提出的"以弱驭强"(W4S)范式,这一创新方法通过训练轻量级的弱模型来优化强大语言模型的工作流。核心亮点包括:
一个月前,在旧金山全球游戏开发者大会上,AI原生独立游戏《1001夜》的制作人担任GDC Al Summit的演讲者,分享游戏中大语言模型驱动的核心玩法设计,与世界各地的游戏开发者进行了深入的交流。
多模态奖励模型(MRMs)在提升多模态大语言模型(MLLMs)的表现中起着至关重要的作用:
长文本能力对语言模型(LM,Language Model)尤为重要,试想,如果 LM 可以处理无限长度的输入文本,我们可以预先把所有参考资料都喂给 LM,或许 LM 在应对人类的提问时就会变得无所不能。
在前端开发领域,Vue 框架一直以其易用性和灵活性受到广大开发者的喜爱。而如今,Vue 生态在人工智能(AI)领域的应用上又迈出了重要的一步。尤雨溪近日宣布,Vue、Vite 和 Rolldown 的文档网站均已添加了llms.txt文件,这一举措旨在让大型语言模型(LLM)更方便地理解这些前端技术。