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一段“AI换脸”的不雅视频，让一位高校导师突然陷入诈骗危机；一张“近乎复刻”的AI克隆照，让白领小雅担心自己的照片被用来制作色情内容；青岛保时捷女销冠和台球运动员王思诺则深陷恶意AI造“黄谣”风波……他们都是AI技术被滥用的受害者。
为什么大模型，在执行长时任务时容易翻车？这让一些专家，开始质疑大模型的推理能力，认为它们是否只是提供了「思考的幻觉」。近日，剑桥大学等机构的一项研究证明：问题不是出现在推理上，而是出在大模型的执行能力上。
大语言模型在RLVR训练中面临的“熵困境”，有解了！
源于真实一线需求，Listen Labs聚焦传统定性调研低效痛点，以AI主持访谈、自动生成报告的方式，重构用户研究工作流。
灵巧手技能+1，能帮女友拧瓶盖了！
当全球的目光还在聚焦基座模型的参数竞赛时，一场更为深刻的变革正在悄然发生——后训练（Post-Training）。
这是一份为正在开发 AI Agent 的产品经理准备的完整指南，介绍了 Agent 架构、编排模式等话题。
这位女演员刚出道 同行就对她大喊：“F**k off！” 文 | 羊羊 编辑 | 羊羊、小小树 在上周的SNL节目中，联合主持人科林·乔斯特讲了一个关于AI的笑话。 据报道，好莱坞的经纪公司有意签约一
两位哈佛学者通过研究6200万份简历和近2亿条招聘职位数据，揭示了AI对就业带来的真实、残酷的冲击：它不是无差别地针对所有人，而是在大量“吞噬”初级岗位，让那些刚刚踏入社会的年轻人，面临着空前陡峭、狭窄的职业起跑线。与此同时，为数众多的普通院校毕业生群体受到的冲击更为显著。
为此，北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。Being-VL 的出发点是把这一步后置：先在纯自监督、无 language condition 的设定下，把图像离散化并「分词」，再与文本在同一词表、同一序列中由同一 Transformer 统一建模，从源头缩短跨模态链路并保留视觉结构先验。