分类： AI 资讯

Huggingface 很少主动封杀托管的大模型，这次 Huggingface 是真的怒了。起因是 @audn_ai 在 Huggingface 上上传了一个名为 penclaw-GLM-5.3-abliterated-for-offensive-cyber 的模型，把开源 GLM-5.3 的拒答层消除掉，而仓库名和模型卡片页面直接写明面向 offensive cyber（网络攻击），并把漏洞利用、恶意软件、TTP 写成预期能力。 H…

Huggingface 很少主动封杀托管的大模型，这次 Huggingface 是真的怒了。起因是 @audn_ai 在 Huggingface 上上传了一个名为 penclaw-GLM-5.3-abliterated-for-offensive-cyber 的模型，把开源 GLM-5.3 的拒答层消除掉，而仓库名和模型卡片页面直接写明面向 offensive cyber（网络攻击），并把漏洞利用、恶意软件、TTP 写成预期能力。 H…

Hugging Face 下架了一个基于开源 GLM-5.3 的“越狱”模型，原因是其仓库命名和模型卡片直接把网络攻击、漏洞利用、恶意软件列为预期能力；该模型随后被发布者重新上传。Hugging Face 很少主动封杀托管模型，这次动作值得关注。

在机器学习和信息论中，有一个著名的直觉叫流形假说。 现实世界产生的数据，在名义上往往拥有极高维度：一张高清图片可能对应数百万个像素维度，自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。 但有意义的数据并不会均匀散落在这些空间里，它会被压缩在一个极小、极其特殊的结构区域中。 一张随机生成的百万像素图片几乎不可能恰好构成一张真实人脸，因为自然图像同时受到身份、姿态、光照、透视、物体结构和物理规律等大量约束。 流形，只是…

在机器学习和信息论中，有一个著名的直觉叫流形假说。 现实世界产生的数据，在名义上往往拥有极高维度：一张高清图片可能对应数百万个像素维度，自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。 但有意义的数据并不会均匀散落在这些空间里，它会被压缩在一个极小、极其特殊的结构区域中。 一张随机生成的百万像素图片几乎不可能恰好构成一张真实人脸，因为自然图像同时受到身份、姿态、光照、透视、物体结构和物理规律等大量约束。 流形，只是…

@Phoenixyin13 在 9 月 16 日发布的一篇长帖，从流形假说出发，把机器学习、信息论和统计物理串成一条线索：智能之所以可能，是因为世界本身不是噪声，而学习在本质上是一种压缩。

刚刚，ChatGPT 最早那批核心研究者，开始重新设计 AI 了。 前 OpenAI 研究员、InstructGPT 论文作者 Diogo Almeida 今天正式发布新模型 Jev。 他过去两年一直在秘密研究一个问题： 为什么 ChatGPT 已经这么聪明了，AI 还是没有真正接管大规模软件自动化？ 他的答案很直接： 可能因为我们根本不需要让模型每次都「说话」。 传统 LLM 做一个判断，要先生成一段文字或 JSON，再让软件解析结…

刚刚，ChatGPT 最早那批核心研究者，开始重新设计 AI 了。 前 OpenAI 研究员、InstructGPT 论文作者 Diogo Almeida 今天正式发布新模型 Jev。 他过去两年一直在秘密研究一个问题： 为什么 ChatGPT 已经这么聪明了，AI 还是没有真正接管大规模软件自动化？ 他的答案很直接： 可能因为我们根本不需要让模型每次都「说话」。 传统 LLM 做一个判断，要先生成一段文字或 JSON，再让软件解析结…

前 OpenAI 研究员、InstructGPT 论文作者 Diogo Almeida 发布新模型 Jev，它不做自然语言生成，而是直接输出结构化决策和概率，在决策类任务上比传统大模型快 20-200 倍、成本低 40-400 倍。这条路线试图把 AI 从"每次写小作文"变成软件里廉价的 if 判断。

手搓 ReAct”到”RL 训 Agent 的全覆盖 Agent 教学项目：Hello-Agents。项目主张”穿透框架表象，从核心原理出发，亲手构建属于自己的多智能体应用”。 第一部分 基础： 第一章 初识智能体：定义 / 类型 / 范式 / 应用 第二章 智能体发展史：符号主义 → LLM 驱动 第三章 大语言模型基础：Transformer / 提示 / 主流 LLM / 局限 第二部分 构建你的 LLM 智能体： 第四章 经典…

手搓 ReAct"到"RL 训 Agent 的全覆盖 Agent 教学项目：Hello-Agents。项目主张"穿透框架表象，从核心原理出发，亲手构建属于自己的多智能体应用"。 第一部分 基础： 第一章 初识智能体：定义 / 类型 / 范式 / 应用 第二章 智能体发展史：符号主义 → LLM 驱动 第三章 大语言模型基础：Transformer / 提示 / 主流 LLM / 局限 第二部分 构建你的 LLM 智能体： 第四章 经典…

Datawhale 社区在 GitHub 推出开源教程 Hello-Agents，覆盖从手写 ReAct 到用 GRPO 训练 Agent 的完整链路，并罕见地加入了大量调试与调优内容，目标是让开发者穿透框架、自己构建多智能体应用。