当前公众对软件漏洞的认知存在关键误区——传统软件的缺陷源于代码错误，可通过精确定位实现彻底修复；而AI系统的脆弱性则根植于海量训练数据，导致错误源头难以追溯或完全消除。这一差异揭示了AI安全的根本挑战：传统...

近日，信息检索领域迎来突破性进展——基于生成式模型的上下文排序（ICR）技术实现规模化应用。传统ICR方法通过将任务描述、候选文档和查询直接输入大语言模型（LLM）来识别相关文档，虽效果显著但存在计算效率瓶颈：...

思维机器实验室最新研究揭示了低秩适配技术（LoRA）在大语言模型微调领域的突破性表现。这项发表于权威平台的研究表明，当LoRA应用于模型所有层（尤其是MLP层）且不受数据集规模限制时，其性能可完全媲美传统全参数...

人工智能领域正迎来训练范式的重大转变。主流AI实验室正在大幅增加对强化学习环境的投入，据报告 Anthropic 明年相关预算可能超过10亿美元。这一趋势标志着AI训练从静态数据集转向交互式模拟环境，智能体可在其中练...

HuMo是一项突破性的人工智能技术，通过统一的多模态输入框架实现了人体视频生成的跨模态融合。该研究团队创新性地构建了大规模数据集并采用渐进式训练策略，成功解决了音频与视觉动作的时序同步难题。其技术核心在于...

1771 Technologies团队正式开源LyteNyte Grid，这是基于现代Web技术构建的React数据网格解决方案，专为处理企业级大规模复杂数据集而设计。该网格库通过虚拟化技术实现极致性能优化，在保证微小打包体积的同时，提供...

最新技术基准测试表明，云端分布式训练中基础设施配置对大型语言模型（LLM）训练效率具有决定性影响。专业分析显示，网络架构与存储方案的差异可能导致训练性能出现高达6-7倍的波动，直接关联数百万美元的计算成本。...

CData Foundations 2025虚拟峰会将于9月17日（分析专场）和9月24日（AI专场）重磅登场，聚焦企业数据架构现代化与AI战略部署。本次峰会汇聚Google、AWS、Databricks和ServiceNow等科技巨头的技术专家，分享数据治理...