Политика и регулирование1 мин
路易丝·黑格：英国应留意人工智能专家的警告
路易丝·黑格强调，英国政府需要听取人工智能专家关于人工智能构成的潜在威胁的警告。在呼吁人工智能监管方面的国际合作的同时，人们也开始担心……
Digital Donut AI Digest
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Политика и регулирование1 мин
特朗普称对人工智能安全的担忧是“骗局”，拒绝加强安全的呼吁
美国总统唐纳德·特朗普驳斥了对人工智能安全的担忧，称其为“骗局”，并批评了加强监管的呼吁。此前，行业领袖就人工智能的潜在风险发出警告，导致股价暴跌……
Digital Donut AI Digest
Исследования1 мин
人工智能安全需要的不仅仅是放慢我们的步伐
这篇文章提出了在最近发生的事件中人工智能安全措施的必要性的问题，包括 Anthropic 的一名研究人员辞职以及对人工智能不受控制的进展日益增长的担忧。 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 提出了一个三步计划......
Digital Donut AI Digest
Общее1 мин
为什么十年的世界末日警告并没有阻止人工智能竞赛
十多年来，技术领导者一直警告超级人工智能的潜在危险，但开发它的竞赛仍在继续。最近的辞职和对经济放缓的呼吁凸显了人们对人工智能带来的风险日益增长的担忧，包括失去......
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Telegram — Hackalem
Общее1 мин
Cline 桌面版已推出。用于开放比例模型的开源工作台🤯
Рабочая среда с открытым исходным кодом для моделей с открытыми весами 🤯.
Telegram — Вайб-кодинг
Общее1 мин
ip黑名单
ipblocklist Агрегирует списки заблокированных IP адресов для входящего и исходящего трафика и обновляет их каждые два часа.
GitHub Разработчика
Исследования1 мин
Инженер DeepSeek заявил, что не хочет, чтобы Anthropic получила контроль над AGI.
Инженер DeepSeek заявил, что не хочет, чтобы Anthropic получила контроль над AGI..
Telegram — Вайб-кодинг
Финтех1 мин
Revolut 本身将客户的护照数据交给了诈骗者网络安全世界周末的一个引人注目的故事：一个最终的...
Revolut сам передал мошенникам паспортные данные клиентов Громкая история выходных из мира кибербезопасности: финт....
Telegram — BlueScreen.kz
Исследования1 мин
Fralingo：通过附件感知自回归片段生成进行分子设计
当生成反映化学家实际进行的编辑时，分子设计是最有效的：延伸支架、替换取代基或在指定的附着位点装饰支架，同时优化分子特性。基于片段的分子设计自然......
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
迈向自适应物理人工智能：法学硕士代理可以管理长期物理任务吗？
大型语言模型（LLM）代理为在无需人工干预的情况下自主管理长期物理任务提供了一条有前途的道路。然而，物理任务要求代理不断观察环境，采取相应的行动，并保持有效……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
TimeThink：在时间序列大型语言模型中引发组合推理
时间序列多模态大语言模型 (TS-MLLM) 最近开始利用大语言模型 (LLM) 的推理功能来执行问答任务。然而，这些模型通常无法捕获动态时间模式，仅提供隐式推理……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
对提取时间线变异的有根据的裁决 (GAVEL)：将临床时间线与其病例报告进行比较
从病例报告中提取临床时间线的现有流程是使用专家参考进行评估的，并且受到不完善的参考注释和不精确的事件对齐的限制。我们开发了 GAVEL，一种 LLM 法官协议，可将两个时间线与案件进行比较......
arXiv — cs.AI
Отраслевой ИИ1 мин
空中交通管理中人工智能辅助飞行规划的决策保证层
生成式人工智能越来越多地在空中交通管理 (ATM) 中非正式地用于执行飞行计划生成、轨迹解释和约束检查等任务。尽管这些工具可以减少工作量并加快规划速度，但它们的输出是不确定的……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
Vibe Patenting：评估专业专利起草代理人的法学硕士法官
法学硕士法官越来越多地用于评估和改进人工智能生成的输出，但他们对复杂专业工作的可靠性仍不清楚。我们通过 Vibe Patenting 研究这个问题，这是一个用于人工智能代理评估的端到端专利起草测试平台。单独调用...
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
广义代理迭代：迭代策略改进和递归自我改进的一种正式框架
当我们谈论递归自我完善（RSI）时，我们是在谈论一种现象、一种机制还是一种前景？为了实现自主和不断发展的智能，RSI 在许多方面都得到了广泛的应用，但目前还没有一个框架能够正式描述这些新兴实例……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
用于边缘云 LLM 系统中函数调用的碳感知路由
具有函数调用功能的大型语言模型 (LLM) 对于现代代理人工智能系统变得至关重要。然而，当前的部署通常将推论路由到强大的基于云的模型，从而导致大量的能源消耗和碳排放。我们解决...
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
用户人工智能虐待是如何发生的以及在对话系统中有何影响？
安全研究通常关注模型产生的危害，但用户也可能对模型产生敌意、胁迫和对抗压力。了解这种情况发生的方式和时间对于准确解释模型行为、对齐漂移和实际部署至关重要……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
根本原因归因是一个搜索问题：持续搜索长期代理故障
在长期任务中越来越多地部署人工智能代理会产生大量执行日志。诊断这些记录中的故障对于可靠性至关重要，因为它将结果级信号转化为可行的干预措施。数据的庞大规模需要人工审查……
arXiv — cs.AI
Криптосфера и блокчейн1 мин
通过 Web 代理的应用程序行为建模实现令牌高效的任务执行
人工智能代理在各种令人印象深刻的任务中的强大性能正在推动对代理基础设施的前所未有的投资，但处理代币的成本正在快速增加。 Web 代理自动执行自然描述的 Web 应用程序任务......
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
Asclepius：适用于长期临床药剂的自适应安全带
LLM 代理主要以短的单任务轨迹为基准，但实际部署在争用情况下运行数小时，会出现不同类别的故障。我们使用临床环境模拟器 (CES)，其中一名代理管理整个急诊科……
arXiv — cs.AI
Отраслевой ИИ1 мин
用于智能供应链分析的混合代理人工智能框架
高效利用供应链分析进行决策仍然是规划人员面临的重大挑战，因为数据库查询、关键绩效指标 (KPI) 分析、需求预测和绩效诊断等关键任务需要异构专业知识……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
OrchSLM：探索小语言模型编排的动态
尽管大型语言模型 (LLM) 已展现出卓越的功能，但它们对云规模基础设施的依赖对代理管道中的部署提出了根本性挑战，包括延迟、隐私、连接性和大量计算成本。小的…
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
AutoTailor：自动、用户一致的 Web 代理功能选择和适应
Web 代理可以利用可重用工具来降低低级浏览器交互的成本和延迟，但自动发现的工具集合可能会很大、冗余，并且与用户需求不太一致。我们推出 AutoTailor，一个用于构建和……的元代理框架。
arXiv — cs.AI
Политика и регулирование1 мин
身份不仅仅是回忆：已部署的 AI 代理中持久身份的基准
持久性代理需要进行评估，以区分他们可以回忆的身份事实和他们表达和制定的身份事实。我们引入了 PAI-Bench，这是一个与提供商无关的基准，用于衡量版本化、更新管理的身份合约的保真度。它将回忆、构图、行为……分开。
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
规划或学习：多资产维护的可靠性和成本
工业维护系统涉及多个交互资产和共享资源，因此使用单一决策框架平衡可靠性和运营成本具有挑战性。虽然最近的工作重点是用于维护计划的强化学习（RL），……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
FLoKD：无线网络上联合低阶 LLM 的自适应知识蒸馏
大型语言模型 (LLM) 在广泛的自然语言处理任务中表现出了强大的能力。然而，传统的微调通常依赖于集中式数据收集，从而带来隐私问题。联邦学习 (FL) 能够……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
$\tau$-Elicitation：语音代理中多轮实体提取的基准测试
语音代理通常需要准确地收集姓名、地址、标识符、日期和时间，但端到端基准测试掩盖了捕获失败的地方。我们推出 $τ$-Elicitation，这是一个涵盖 10 种实体类型、包含 200 项任务的语音基准测试，具有受控难度、呼叫者真实性和三个……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
ZGCM-1：完全开放且极其高效的数学和代理搜索基础模型
在这项工作中，我们提出了 ZGCM-1，一种完全开放的 7B 密集基础模型，从头开始训练，具有极高的数据、系统和算法效率。 ZGCM-1 建立在一个核心前提之上：紧凑模型不能被动地记忆开放网络，但可以克服参数容量……
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
收敛然后多样化：解耦多目标贝叶斯优化中的收敛性和多样性
多目标贝叶斯优化 (MOBO) 是一种样本高效方法，用于优化具有多个目标的昂贵黑盒函数。在 MOBO 中，目标是充分逼近帕累托前沿；也就是说，要获得高质量的解决方案集，其中 1) 好......
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