新闻中心 
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10-30为何GPT-4P容易受到多模态提示注入图像攻击？OpenAI新的GPT-4V版本支持图像上传后，带来了一条全新的攻击途径，使大型语言模型（LLM）容易受到多模态注入图像攻击。攻击者可以在图像中嵌入命令、恶意脚...
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10-30北大团队：诱导大模型“幻觉”只需一串乱码！大小羊驼全中招北大团队的最新研究结果表明：随机token都能诱发大模型出现幻觉！举例来说，如果给予大模型（Vicuna-7B）一段“乱码”，它会莫名其妙地错误理解历史常识即使...
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10-30比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了从BERT、GPT和Flan-T5等语言模型到SAM和StableDiffusion等图像模型，Transformer正以迅猛之势席卷全球，但人们不禁会问：Tr...
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10-25LeCun又双叒唱衰自回归LLM：GPT-4的推理能力非常有限，有两篇论文为证「任何认为自动回归式LLM已经接近人类水平的AI，或者仅仅需要扩大规模就能达到人类水平的人，都必须读一读这个。AR-LLM的推理和规划能力非常有限，要解决这个问...
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10-25苹果“套娃”式扩散模型，训练步数减少七成！苹果的一项最新研究，大幅提高了扩散模型在高分辨率图像上性能。利用这种方法，同样分辨率的图像，训练步数减少了超过七成。在10241024的分辨率下，图片画质直接拉...
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10-24RLHF模型普遍存在「阿谀奉承」，从Claude到GPT-4无一幸免不管你是身处AI圈还是其他领域，或多或少的都用过大语言模型（LLM），当大家都在赞叹LLM带来的各种变革时，大模型的一些短板逐渐暴露出来。例如，前段时间，Goo...
