引言：重新審視視覺模態(tài)——作為文本信息的高效壓縮媒介在當(dāng)前大語言模型（LLM）技術(shù)浪潮中，處理長序列文本的能力已成為衡量模型先進性的關(guān)鍵指標(biāo)，同時也是制約其應(yīng)用廣度的核心瓶頸。由于主流的Transformer架構(gòu)在自注意力機制上存在與輸入序列長度成二次方關(guān)系的計算與內(nèi)存復(fù)雜度，當(dāng)上下文窗口擴展到數(shù)十萬甚至數(shù)百萬token時，其帶來的計算開銷變得難以承受。學(xué)術(shù)界與工業(yè)界為此提出了諸多解決方案，如稀疏注意力、線性注意...

在人工智能技術(shù)滲透至醫(yī)療、金融等高度敏感領(lǐng)域的今天，數(shù)據(jù)隱私與模型知識產(chǎn)權(quán)保護之間的矛盾日益凸顯，形成了一種“隱私悖論”。一方面，我們渴望利用機器學(xué)習(xí)（ML）的強大能力從海量數(shù)據(jù)中提取價值，例如輔助疾病診斷或進行精準金融風(fēng)控；另一方面，這些數(shù)據(jù)本身往往包含著不可泄露的個人隱私或商業(yè)機密。隱私保護機器學(xué)習(xí)（PPML）正是在這一背景下應(yīng)運而生，其核心目標(biāo)是在不暴露原始數(shù)據(jù)和專有模型的前提下，完成機器學(xué)習(xí)...

大型語言模型（LLM）的預(yù)訓(xùn)練過程，長期以來被視為一個“黑箱”。盡管我們知道通過在海量數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練，模型能夠涌現(xiàn)出驚人的能力，但其內(nèi)部知識結(jié)構(gòu)是如何從無到有、從簡單到復(fù)雜地逐步構(gòu)建起來的，這一核心問題至今仍缺乏清晰的答案。近期，復(fù)旦moss團隊的一篇題為《語言模型預(yù)訓(xùn)練中概念的演變》的預(yù)印本論文，為我們揭開這個黑箱的一角提供了全新的、極具洞察力的參考。這項研究的核心貢獻在于，它首次將一種名為“Crossc...

隨著大型語言模型（LLM）從單純的文本生成器進化為具備規(guī)劃、記憶和工具使用能力的復(fù)雜“智能體”（Agent），人工智能領(lǐng)域正迎來一場深刻的范式變革。然而，這些由LLM驅(qū)動的智能體系統(tǒng)所固有的隨機性、多步?jīng)Q策過程以及與動態(tài)環(huán)境的復(fù)雜交互，使得傳統(tǒng)的靜態(tài)評估基準（如MMLU、HELM）顯得力不從心。它們無法有效診斷智能體在真實任務(wù)中暴露出的“認知失調(diào)”——例如上下文漂移、工具濫用、潛在偏見傳播和推理不連貫等。正是在這...

引言：大語言模型在高等數(shù)學(xué)領(lǐng)域的推理能力邊界？近年來，前沿人工智能（AI）模型在標(biāo)準化數(shù)學(xué)競賽（如國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽，IMO）中取得了引人注目的成就，這標(biāo)志著其在解決有明確答案和既定路徑的復(fù)雜問題上的能力已達到甚至超越了頂尖人類水平。然而，真正的數(shù)學(xué)研究并非僅限于解題，更在于提出和證明全新的、未曾解決的猜想。這要求模型不僅具備強大的計算和邏輯推演能力，還需要擁有數(shù)學(xué)家所謂的“數(shù)學(xué)成熟度”——一種融...

引言：兩大記賬范式的世紀交匯以中心化、機構(gòu)信任為基石的傳統(tǒng)銀行核心賬務(wù)系統(tǒng)，以及以去中心化、算法信任為內(nèi)核的ERC20智能合約體系基本上可以說是兩種截然不同的價值記錄與轉(zhuǎn)移體系。出于工作的需要，我也嘗試超越表層技術(shù)參數(shù)的羅列，探究一下二者在設(shè)計哲學(xué)、信任根基、運行邏輯與安全范式上的根本性分野。核心的觀點是從傳統(tǒng)銀行賬本到區(qū)塊鏈智能合約的演進，并非一次簡單的技術(shù)迭代，而是一場深刻的范式轉(zhuǎn)移其本質(zhì)是從依...

ICPC2025——人機編程競賽新紀元的開端國際大學(xué)生程序設(shè)計競賽（InternationalCollegiateProgrammingContest,ICPC）自創(chuàng)立以來，一直是全球范圍內(nèi)歷史最悠久、規(guī)模最大、最具聲望的算法編程競賽。它不僅是衡量頂尖學(xué)府計算機科學(xué)教育水平的標(biāo)尺，更是對參賽學(xué)生團隊協(xié)作能力、算法思維深度以及在高壓環(huán)境下解決復(fù)雜問題能力的終極考驗。每一屆ICPC世界總決賽都匯聚了全球最聰明的年輕頭腦，他們代表著人類在計算科學(xué)領(lǐng)域的未來...

一、GCUL簡述谷歌云通用賬本（GoogleCloudUniversalLedger,GCUL）的推出，是谷歌從Web3基礎(chǔ)設(shè)施云服務(wù)提供商，向協(xié)議級區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)商轉(zhuǎn)型的標(biāo)志性舉措，代表了一次重大的戰(zhàn)略升級。GCUL的本質(zhì)是一個專為金融機構(gòu)、銀行和資本市場設(shè)計的私有、需許可的分布式賬本。盡管在市場宣傳中被定位為“Layer1區(qū)塊鏈”，但其架構(gòu)與開放的公鏈存在根本區(qū)別，它明確地將控制權(quán)、合規(guī)性與高性能置于去中心化和無需許可的創(chuàng)新之上。其技...

隨著人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)的浪潮席卷全球，從栩栩如生的AI繪畫、對答如流的智能助理，到足以以假亂真的“深度偽造”（Deepfake）音視頻，我們正加速進入一個“眼見不一定為實”的數(shù)字新紀元。這項技術(shù)在帶來巨大創(chuàng)造力的同時，也催生了虛假信息泛濫、輿論操縱、新型詐騙等嚴峻的社會風(fēng)險。如何有效治理AIGC，已成為全球各國共同面臨的緊迫議題。在此背景下，中國正式發(fā)布了強制性國家標(biāo)準GB454382025《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)人工...

V神的觀點已經(jīng)超越了金融化范式而重塑Web3的社會根基在不到十年的時間里，Web3以其前所未有的靈活性和創(chuàng)造力，構(gòu)建了一個平行的金融體系，震驚了世界。然而，這份由PujaOhlhaver、E.GlenWeyl及VitalikButerin共同撰寫的開創(chuàng)性論文《去中心化社會：尋找Web3的靈魂》敏銳地指出，當(dāng)前Web3的生態(tài)系統(tǒng)存在一個根本性的缺陷：它過度中心化于可轉(zhuǎn)移、金融化的資產(chǎn)表達，而嚴重缺乏對構(gòu)成實體經(jīng)濟基石的、不可轉(zhuǎn)移的社會信任關(guān)系的編碼...

探究大型語言模型的“心智”——一項關(guān)于敘事中時間理解的認知評估在人工智能的前沿探索中，大型語言模型（LLMs）以其驚人的語言生成與交互能力，不斷刷新著公眾與學(xué)界的認知。然而，一個根本性的問題始終縈繞在研究者心頭：這些模型展現(xiàn)出的流暢對話與復(fù)雜文本處理能力，究竟是源于一種類似人類的、基于概念和邏輯的“真正理解”，還是一種基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的、極其復(fù)雜的統(tǒng)計模式匹配？這一問題不僅關(guān)乎技術(shù)的未來走向，...

深度解析QVAC：Tether的AI烏托邦——一場技術(shù)遠見與信譽原罪的世紀豪賭在全球金融科技的版圖上，Tether公司以其發(fā)行的穩(wěn)定幣USDT，扮演著一個舉足輕重但又備受爭議的角色。如今，這家加密世界的巨頭將觸角伸向了人工智能這一決定未來的領(lǐng)域，推出了其宏偉的戰(zhàn)略項目——QVAC（QuantumVerseAutomaticComputer）。這并非一次簡單的跨界嘗試，而是一場精心策劃的、旨在從根本上顛覆由大型科技公司主導(dǎo)的中心化AI格局的戰(zhàn)略博弈。Te...

大型語言模型企業(yè)級隱私保護新范式：對AdaptiveBacktracking(ABack)技術(shù)的深度解讀與評估隨著大型語言模型（LLMs）的開源化和能力的飛速發(fā)展，企業(yè)正以前所未有的速度將其集成到核心業(yè)務(wù)流程中。其中，檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）范式，通過將LLM與企業(yè)內(nèi)部的私有知識庫相結(jié)合，極大地提升了模型在專業(yè)領(lǐng)域的表現(xiàn)力。然而，這種深度融合也帶來了一個尖銳且亟待解決的問題：企業(yè)數(shù)據(jù)的隱私安全。當(dāng)模型為...

一份指向不可能的完美設(shè)計在數(shù)字資產(chǎn)的探索史上，穩(wěn)定幣始終承載著一種終極理想：創(chuàng)造一種既能享受去中心化網(wǎng)絡(luò)的自由，又能擁有如磐石般穩(wěn)定價值的貨幣，從而構(gòu)建一個獨立于傳統(tǒng)金融、由代碼驅(qū)動的全新世界。一篇名為《TruthfulandFaithfulMonetaryPolicyforaStablecoinConductedbyaDecentralised,EncryptedArtificialIntelligence》的研究論文，將這一理想主義追求推向了理論的極致。論文以非凡的智識魄力，試圖從第一性原理...

在“對齊”的迷霧中，探尋新的目標(biāo)人工智能（AI），特別是通用人工智能（AGI）的崛起，正將一個關(guān)乎人類文明未來的根本性挑戰(zhàn)推至臺前：AI對齊問題。我們?nèi)绾未_保一個在智能上可能遠超人類的系統(tǒng)，其行為、目標(biāo)和最終影響，能與人類的長期福祉與核心價值保持一致？傳統(tǒng)的解決方案，如讓AI學(xué)習(xí)并最大化一個預(yù)設(shè)的“人類效用函數(shù)”，已被證明是一條充滿陷阱的道路。從理論上的“效用怪物”（為了最大化總體效用而犧牲個體）到實踐...

想象一下，你擁有了一位超級智能的實習(xí)生。它能理解你的任何指令，夜以繼日地工作，還能無縫連接公司所有的數(shù)據(jù)庫和內(nèi)部工具來完成你交代的任務(wù)——從分析復(fù)雜的財務(wù)報表到自動化處理業(yè)務(wù)流程。這聽起來像是生產(chǎn)力的終極飛躍，而這正是模型上下文協(xié)議（ModelContextProtocol,MCP）為我們描繪的未來。然而，這位“超級實習(xí)生”有一個致命的弱點：它天真、輕信，無法分辨善意的指令與惡意的陷阱。如果有人在它閱讀的公開資料里悄...

引言：探尋非具身智能的空間認知邊界隨著大語言模型（LargeLanguageModels,LLMs）技術(shù)的飛速發(fā)展，其在自然語言處理、代碼生成乃至多模態(tài)交互等領(lǐng)域展現(xiàn)出的驚人能力，不斷刷新著我們對人工智能潛力的認知。然而，一個根本性的問題始終縈繞在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界：這些在數(shù)字世界中誕生的、缺乏物理實體與真實世界交互經(jīng)驗的“非具身智能”（nonembodiedintelligence），是否真正獲得了類似人類的推理能力？空間推理，作為高級智能的...

在人工智能（AI）技術(shù)飛速演進的今天，其日益增長的能力帶來了前所未有的機遇，同時也伴隨著深刻的安全隱憂。其中，最核心的挑戰(zhàn)之一源于先進AI系統(tǒng)的“黑箱”特性——我們難以理解其內(nèi)部的決策過程。近期，一篇由來自UKAISecurityInstitute、ApolloResearch、METR、Anthropic、GoogleDeepMind、OpenAI、Meta等全球頂尖AI研究機構(gòu)和公司的數(shù)十位科學(xué)家聯(lián)合署名的技術(shù)立場文件，為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)提出了一個新穎且充滿希望的方向：...

在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動社會進步與經(jīng)濟發(fā)展的核心燃料。然而，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象普遍存在，不同機構(gòu)、企業(yè)之間的數(shù)據(jù)因隱私、安全和法規(guī)的限制而難以流通與融合，極大地阻礙了數(shù)據(jù)價值的深度挖掘。在此背景下，如何在不泄露各方原始數(shù)據(jù)的前提下進行聯(lián)合計算，成為了一個至關(guān)重要的核心挑戰(zhàn)。多方安全計算（MultiPartyComputation,MPC）為此提供了強大的理論框架和技術(shù)路徑，它描繪了一個無需可信第三方即可...

引言：人工智能輔導(dǎo)的新紀元隨著大型語言模型（LLMs）技術(shù)的飛速發(fā)展，其應(yīng)用邊界正以前所未有的速度擴展，其中教育領(lǐng)域，特別是個人化輔導(dǎo)，展現(xiàn)出巨大的潛力。利用LLMs作為后端，構(gòu)建各種智能輔導(dǎo)系統(tǒng)（IntelligentTutoringSystems,ITSs）和學(xué)習(xí)助手已成為研究和應(yīng)用的熱點。從可汗學(xué)院的Khanmigo到各類編程學(xué)習(xí)輔助工具，AI正逐步滲透到學(xué)習(xí)的各個環(huán)節(jié)。學(xué)生群體中，使用如ChatGPT等通用工具進行學(xué)習(xí)輔dǎo的現(xiàn)象也日益普遍...