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斩获15个顶级零日漏洞：0G Lab联合新国立，北大和北邮团队构建的共识协议debug智能体框架
分布式系统共识协议的深层逻辑漏洞检测难度极高，传统测试与单体大语言模型难以胜任。为此，研究团队提出了首个将领域知识与大模型多智能体协同深度融合的自...
当Token飙到天文数字，高通用「计算连续体」重搭智能体新基建
在COMPUTEX大会上，智能体成为科技巨头叙事的核心，其发展重心已延伸至AI硬件与基础设施层面。高通释放明确信号，正全力为智能体AI时代铺设底层硬件与系统基...
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
多模态大模型在智能客服、自动驾驶、AIGC等领域的应用需求不断增长，但其训练工程面临计算、存储、数据处理、分布式通信等多重挑战。特别是在千卡级GPU训练集...
反向传播、前向传播都不要，这种无梯度学习方法是Hinton想要的吗？
反向传播作为深度学习的主流方法，近年来因其生物学不合理性、内存消耗大以及并行计算受限等问题，逐渐受到质疑。Geoffrey Hinton等人一直致力于寻找替代方案...
模型被投毒攻击，如今有了新的安全手段，还被AI顶刊接收
联邦学习（FL）是一种分布式的协作学习方法，它允许多个数据所有者或客户在不泄露数据隐私的情况下共同训练机器学习模型。然而，大多数现有的FL方法依赖于集...
