TTRL:无标签数据下的测试时强化学习框架解析 TTRL核心架构示意图 引言:当强化学习遇上无标签测试数据 在大型语言模型(LLMs)的推理任务中,我们常面临一个关键挑战:如何在没有真实标签的测试数据 …
人工智能可解释性:理解AI内在机制的时代紧迫性 前言:当AI成为社会基础设施 2025年4月,正值GPT-5引发全球热议之际,人工智能领域权威研究者Dario Amodei发表了一篇具有里程碑意义的文 …
大型语言模型幻觉率排行榜:解读主流AI模型的真实表现 引言:为什么我们需要关注语言模型的”幻觉”问题? 在人工智能快速发展的今天,大型语言模型(LLM)已在多个领域展现惊人能力 …
Bytedance Seed-Thinking-v1.5:突破性推理模型的技术解析与应用前景 引言:推理模型的进化里程碑 2025年4月,Bytedance正式发布Seed-Thinking-v1.5 …
Wisent-Guard:基于潜在空间监控的AI安全防护技术解析 一、技术原理深度解析 1.1 潜在空间监控的核心机制 Wisent-Guard通过三层架构实现AI行为控制: 「激活向量提取」:在模型 …
为什么你需要关注Scallop编程语言? 在人工智能与符号推理融合的浪潮中,Scallop作为革新性的可微分逻辑编程语言横空出世。这个由宾夕法尼亚大学PLClub实验室打造的开源项目,正在重新定义机器 …