当智能体开始替人花钱,如何证明「它是谁」?
当智能体开始替人花钱,如何证明「它是谁」?智能体商业的 ChatGPT 时刻正在到来,但要让 AI 真正替人办成事,必须先补上代码自主交易的信任基石。 作者|徐珊 编辑|郑玄 在蚂蚁集团,负责 AI 支付安全的陈树鹏是个深度的智能体使用者。日
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智能体商业的 ChatGPT 时刻正在到来,但要让 AI 真正替人办成事,必须先补上代码自主交易的信任基石。 作者|徐珊 编辑|郑玄 在蚂蚁集团,负责 AI 支付安全的陈树鹏是个深度的智能体使用者。日
Full Attention 层尚未开始计算,它前一层的激活值已提前「冲上峰值」—— 这就像演唱会主角尚未登台,观众席已提前沸腾。来自 StartLux、清华大学等机构的研究者以 Massive Activations 为探针,首次系统刻画了少数 Full Attention 层在混合线性注意力大模型中留下的「跨层痕迹」,并识别出「注意力前尖峰」(PAS)与「尖峰间平台」(ISP)两种核心形态。
OpenAI 昨天扔了一个重磅炸弹——ChatGPT 账户正式上线「高级账户安全(AAS)」模式,直接禁用密码登录、砍掉邮箱短信找回,逼你用物理安全密钥或 passkey。更狠的是,OpenAI 官方明说:
让AI像助手一样主动帮助,才是我们心中AGI的样子。主动智能体的概念已经被多次提出,但都很难做到可以真正在生活中落地。现有的工作都还停留在概念层面,无法解决复杂世界中所要求的实时性、深度、和记忆等问题。 南洋理工大学谢之非团队提出Pask,使用「底层小模型流式意图检测」+ 「上层Agents执行」架构,实现首个能够做到实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。
在GitHub上上线没几天就冲到5.4k stars的3D建筑编辑器开源项目——Pascal Editor。设计软件咱见的不少,但跑在浏览器里的还是有点新鲜,我帮大家浅浅总结了一下Pascal Editor的一些核心亮点:
近日,来自 Meta、香港科技大学、索邦大学、纽约大学的一个联合团队基于 JEPA 打造了一个视觉-语言模型:VL-JEPA。据作者 Pascale Fung 介绍,VL-JEPA 是第一个基于联合嵌入预测架构,能够实时执行通用领域视觉-语言任务的非生成模型。
随着大型语言模型在各类任务中展现出卓越的生成与推理能力,如何将模型输出精确地追溯到其内部计算过程,已成为 AI 可解释性研究的重要方向。然而,现有方法往往计算代价高昂、难以揭示中间层的信息流动;同时,不同层面的归因(如 token、模型组件或表示子空间)通常依赖各自独立的特定方法,缺乏统一且高效的分析框架。
研究团队提出一种简洁且高效的算法 ——SimKO (Simple Pass@K Optimization),显著优化了 pass@K(K=1 及 K>1)性能。同时,团队认为当前的用熵(Entropy)作为指标衡量多样性存在局限:熵无法具体反映概率分布的形态。如图 2(c)所示,两个具有相同熵值的分布,一个可能包含多个峰值,而另一个则可能高度集中于一个峰值。
学界杀入主赛道!UCL 校园团队 EuniAI 抛出开源智能体 Prometheus,在 SWE-bench Verified 上 71.2% Pass@1、主榜实锤合并;成本低至 $0.23/issue。
3D点云异常检测对制造、打印等领域至关重要,可传统方法常丢细节、难修复。上海科大与密歇根大学携手打造PASDF框架,借助「姿态对齐+连续表征」技术,达成检测修复一体化,实验显示其精准又稳定。