大型预训练语言模型通过RAIN方法实现自我评估和安全防御

站长之家

发布于AI新闻资讯 · 1 分钟阅读 · 2025年7月20号 0:32

研究表明，大型预训练语言模型（LLM），如GPT-3，具有出色的能力，可以理解和回答人类提出的问题，协助编码工作等。最近，研究人员引入了RAIN方法，使LLM能够自我评估和改进，无需额外数据和微调。这一方法不仅提高了LLM的性能，还降低了对敌对攻击的成功率，为AI生成更协调和安全的响应。这项研究为调整LLM以满足人类偏好提供了一种新的方法，无需额外信息或繁琐的微调。

Nexa AI 发布 OmniAudio-2.6B：用于边缘部署的快速音频语言模型

Nexa AI近日推出了其全新的OmniAudio-2.6B音频语言模型，旨在满足边缘设备的高效部署需求。与传统的将自动语音识别（ASR）和语言模型分开的架构不同，OmniAudio-2.6B将Gemma-2-2b、Whisper Turbo以及定制的投影仪集成到一个统一框架中，这一设计消除了传统系统中各个组件链接所带来的低效率和延迟，特别适用于计算资源有限的设备。主要亮点:处理速度: OmniAudio-2.6B在性能上表现出色。在2024Mac Mini M4Pro上，使用Nexa SDK并采用FP16GGUF格式时，模型可实现每秒35.23个令牌的处理速度，而在Q4_K_M GGUF格式下，

马来西亚成立国家人工智能办公室

近日，马来西亚正式宣布成立国家人工智能办公室（NAIO），这一举措标志着该国在推动人工智能技术发展和应用方面迈出了重要一步。国家人工智能办公室的成立旨在集中力量处理政策制定与监管问题，进一步提升马来西亚在人工智能领域的影响力，努力将其打造为区域性的人工智能中心。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney据介绍，马来西亚国家人工智能办公室由马来西亚数字部下属的 MyDigital Corporation 负责孵化，将作为马来西亚推进国家人工智能议程的核心机构。NAIO 的目

苹果AR智能眼镜仍在研发中，预计需时3-5年才能面世

苹果的增强现实（AR）智能眼镜，一直以来是科技界的热门话题。尽管目前还没有正式发布的消息，但彭博社的马克·古尔曼近日在其《Power On》新闻通讯中透露，苹果的AR眼镜仍在开发阶段，距离正式推出至少还需要3到5年的时间。尽管苹果的Apple Vision Pro已经亮相，并在某些方面与潜在的AR眼镜有许多相似之处，但它的外形相对笨重，这也让外界对苹果未来的AR眼镜充满了疑问。为了将AR眼镜转化为可穿戴消费级产品，苹果需要解决多个技术难题，包括小型化计算组件、时尚的设计、长时间

Meta 推出“大型概念模型” LCMs！突破 LLM 局限，引领 AI 语言理解新方向

大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理 (NLP) 领域取得了显著进展，使其在文本生成、摘要和问答等应用中大放异彩。然而，LLM 对令牌级处理（一次预测一个词）的依赖也带来了一些挑战。这种方法与人类的交流方式形成对比，后者通常在更高层次的抽象层面运作，例如句子或想法。令牌级建模在需要长上下文理解的任务中也显得力不从心，并可能产生不一致的输出。此外，将这些模型扩展到多语言和多模态应用中，在计算上成本高昂，且需要大量数据。为了解决这些问题，Meta AI 的研究人员

DeepSeek-AI开源DeepSeek-VL2系列:3B、16B 和27B参数三种模型

随着人工智能的快速发展，视觉与语言能力的整合引发了视觉语言模型（VLMs）的突破性进展。这些模型旨在同时处理和理解视觉与文本数据，广泛应用于图像描述、视觉问答、光学字符识别以及多模态内容分析等场景。VLMs 在开发自主系统、增强人机交互以及高效文档处理工具方面发挥了重要作用，成功地弥合了这两种数据模态之间的差距。然而，在高分辨率视觉数据和多样化文本输入的处理上，仍然存在许多挑战。目前的研究已经部分解决了这些限制，但大多数模型采用的静态视觉编码