最新研究揭示，AI生成的代码存在严重的安全隐患，可能对软件供应链造成灾难性影响。研究发现，AI生成的代码中经常包含不存在的库引用，这使得系统容易受到依赖混淆攻击。具体数据显示，测试的大型语言模型（LLM）生...

最新研究论文系统探讨了大型语言模型（LLMs）在时间序列分析领域的跨模态适配技术。该研究聚焦数据对齐、多模态融合及下游任务表现三大核心环节，揭示了LLMs在金融预测、工业设备监测、医疗诊断等多领域的创新应用潜...

近日，一项名为Chain of Draft的创新推理策略在arXiv预印本平台引发关注。该技术通过精简推理路径设计，在保持与经典Chain-of-Thought方法相当甚至更高准确率的前提下，显著降低了大型语言模型的token消耗量。实验数...

谷歌最新一代多模态AI模型Gemini 2.5 Pro在非官方测试中完成了一项里程碑式挑战——通过实时直播完整通关经典游戏《精灵宝可梦蓝》。这一突破性演示由开发者社区发起，展示了大型语言模型在复杂游戏环境中的决策能力和...

Fed-SB研究团队在arXiv最新论文中提出了一种突破性的联邦学习框架LoRA-SB，该技术通过低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)方法实现大型语言模型(LLM)的高效分布式微调。这一创新方案通过参数高效微调(PEFT)技术，...

微软近日发布了Phi-4-reasoning系列变体，这一创新标志着小型语言模型（SLMs）在效率与复杂推理能力上的重大进展。Phi-4-reasoning通过算法优化和架构改进，在保持参数规模精简的同时，实现了接近大型语言模型（LLMs...

GitHub项目Chain-of-Recursive-Thoughts提出了一种创新方法，通过让AI模型反复自我辩论来提升其思考深度。开发者PhialsBasement发现，这种方法虽然看似简单，但效果却出奇地好。该项目在Hacker News上引发了广泛讨论...

Facebook研究团队近日在GitHub开源了MILS项目代码，其核心突破在于证明大型语言模型（LLMs）无需额外训练即可具备跨模态感知能力。该项目论文《LLMs can see and hear without any training》提出创新方法，通过重构...