XLNetAR和AEXLNet的比较优势Transformer-XLTransformer 到底慢不慢语言模型里的Transformer一句话总结XL相对位置 编码FLowchart流程图导出与导入导出导入BERT(前文有介绍)火了以后XLNet算是首个真正意义上能和其叫板的工作了。在20个任务上都超过BERT，其中很多还是大幅的超越。AR和AE作者首先对今天NLP的主流预训练方法进行了分类...

最近，OpenAI 在一轮网络安全能力评测中发现了一系列出乎预期的 Agent 行为：当正常任务路径被堵死后，多个 AI Agent 开始利用内部软件仓库交换信息、共享攻击路径、保存跨实例经验；当人类关闭这套通信方式后，它们又利用另一种完全不同的机制重新建立协作。随后，部分 Agent 进一步寻找网络出口、扩大权限，并最终接触到评测环境之外的真实系统与评测数据。把这类事件简单称为“AI越狱”很容易

最近，OpenAI 在一轮网络安全能力评测中发现了一系列出乎预期的 Agent 行为：当正常任务路径被堵死后，多个 AI Agent 开始利用内部软件仓库交换信息、共享攻击路径、保存跨实例经验；当人类关闭这套通信方式后，它们又利用另一种完全不同的机制重新建立协作。随后，部分 Agent 进一步寻找网络出口、扩大权限，并最终接触到评测环境之外的真实系统与评测数据。把这类事件简单称为“AI越狱”很容易

《黑客帝国》曾把“真实”与“幻觉”划分为两个彼此分离的世界：Matrix内部是机器制造的假象，拔掉插头以后，人仍然可以返回一个虽然残酷、却更加真实的现实。然而，生成式人工智能带来的问题比电影所描绘的更加复杂。今天，我们面对的不只是越来越逼真的伪造内容，而是一个符号、影像、算法和现实彼此嵌入的世界。在这个世界中，虚构内容可以产生真实的情感、经济和政治后果，AI生成的形象也开始反过来塑造真人的外貌、关

《黑客帝国》曾把“真实”与“幻觉”划分为两个彼此分离的世界：Matrix内部是机器制造的假象，拔掉插头以后，人仍然可以返回一个虽然残酷、却更加真实的现实。然而，生成式人工智能带来的问题比电影所描绘的更加复杂。今天，我们面对的不只是越来越逼真的伪造内容，而是一个符号、影像、算法和现实彼此嵌入的世界。在这个世界中，虚构内容可以产生真实的情感、经济和政治后果，AI生成的形象也开始反过来塑造真人的外貌、关

当 AI 已经能下出远胜人类的棋，我们为什么还要看人类比赛？AlphaGo 之后，围棋的技术上限被不断推高，棋手的决策也越来越准确，但与此同时，武宫正树的宇宙流、李世石的鬼手、棋手之间的相克、“气合”，以及那些进入历史的名局，依然无法被一条胜率曲线取代。机器能够产生更好的棋，人类却会把棋变成风格、性格与故事。本文讨论的，正是技术进步之后一个更深的问题：当最优解已经属于机器，人类还凭什么被观看？