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标签:代码生成模型×
7月6日
12:01
AITOP7月6日 12:01
AI巨头瞄准'无利可图'疾病,颠覆传统制药逻辑AI巨头瞄准'无利可图'疾病,颠覆传统制药逻辑
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
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AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
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AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月19日
10:24
10:24官方一手arXiv: DeepSeek@Aleksandr Churilov
精选72°
一项新研究复现了2024年关于LLM生成代码时虚构不存在的包名的实验,测试了2025年10月至2026年3月发布的五个前沿模型:Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5、GPT-5.4-mini、Gemini 2.5 Pro和DeepSeek V3.2。结果显示整体幻觉率在4.62%到6.10%之间,较之前研究(5.2%-21.7%)大幅收窄,但威胁并未消失。更关键的是,研究者发现127个包名被所有五个模型一致虚构,构成模型无关的供应链攻击面,这是单模型研究无法揭示的。此外,研究还观察到Python幻觉率高于JavaScript(与2024年结论相反)、Anthropic家族内Haiku低于Sonnet的反转现象,以及DeepSeek V3.2与GPT-5.4-mini之间Jaccard相似度峰值(0.343),暗示训练数据可能存在共享来源。
论文包幻觉供应链攻击代码生成模型安全研究PyPI/npm

推荐理由:包幻觉率虽降但跨模型一致幻觉风险被首次量化,做AI安全或供应链防护的团队值得关注这127个危险包名。
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