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2025-04-29 talkingdev

[论文推荐]ReLearn:大语言模型高效遗忘学习的数据增强与微调方案

来自arXiv的最新研究论文提出ReLearn框架,通过创新的数据增强和微调技术,解决了大语言模型(LLMs)中的关键挑战——'遗忘学习'(Unlearning)。该技术可精准移除模型训练数据中的特定信息,同时保持整体性能,对数据...

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2025-04-01 talkingdev

[论文推荐]LLM敏感内容选择性遗忘技术取得突破

最新发表在arXiv的论文提出了一种创新的模型融合技术,能够从大型语言模型(LLM)中精准移除敏感内容,同时保持模型的通用知识能力。这项突破性研究通过参数空间分析,识别并分离与敏感信息相关的神经网络连接,实现了...

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2024-05-10 talkingdev

OpenAI公布模型规范,明确模型在各种场景下的行为预期

OpenAI最近发布了一份文件,详细阐述了公司希望其模型在各种场景下的行为表现。这份文件的公布,标志着OpenAI对于模型行为的透明度和可预测性的重视。通过明确模型的行为预期,OpenAI希望能进一步优化其模型在实际应...

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2024-04-08 talkingdev

科技巨头如何为AI采集数据走捷径

近期,科技巨头们在人工智能领域领跑的比赛中采取了一些颇具争议性的数据获取方式。OpenAI通过开发名为Whisper的语音识别工具,成功从YouTube视频中转录音频,为训练其AI系统提供了新文本。该团队最终转录了超过一百...

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2024-03-20 talkingdev

OpenAI转型引发争议:从开源理念走向封闭盈利模式

近期,伊隆·马斯克针对OpenAI提起的诉讼使得该公司从最初的开源精神转向更为封闭、以盈利为目标的商业模式,这与其创始原则背道而驰。一封2015年OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克弗与马斯克之间的电子邮件表明,OpenAI...

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