HuggingFace 每日AI论文速递 07月22日 08:09
2025.07.21 | dLLM新型安全漏洞,现有防御不足;俄语语音合成,数据与标注是核心。
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本期AI研究聚焦多项前沿技术,包括扩散大语言模型的安全漏洞、解决俄语语音生成模型的挑战、可扩展视觉表示学习的嵌套聚类方法、更经济快速的单体多模态大语言模型,以及视觉自回归模型的内容-风格分解。此外,还探讨了社交网络服务领域特定LLM的后训练、逆向强化学习与LLM后训练的结合、通过句子级干预缓解物体幻觉,以及在LLM人工评估中融入能源意识。最后,文章还涉及了在波动市场中利用期望分位数框架进行富时指数的定量风险管理。

😈 扩散大语言模型(LLM)存在一种隐藏在“面具”后的新兴安全漏洞,需要警惕和研究。

🎤 针对俄语语音生成模型,提出了一种数据中心框架,旨在解决语音和韵律方面的挑战,提升模型性能。

🚀 Mono-InternVL-1.5 致力于开发更经济、更快速的单体多模态大语言模型,以降低成本和提高效率。

🤝 逆向强化学习与大语言模型后训练的结合,为LLM的发展带来了基础、进展和新的机遇。

⚡ 生成式能源竞技场(GEA)在大型语言模型(LLM)的人工评估中引入了能源意识,旨在更全面地评估模型。

本期的 10 篇论文如下:

00:20 😈 The Devil behind the mask: An emergent safety vulnerability of Diffusion LLMs(隐藏在面具后的恶魔:扩散大语言模型的一种新兴安全漏洞)

01:12 🎤 A Data-Centric Framework for Addressing Phonetic and Prosodic Challenges in Russian Speech Generative Models(解决俄语语音生成模型中语音与韵律挑战的数据中心框架)

02:07 🧩 Franca: Nested Matryoshka Clustering for Scalable Visual Representation Learning(Franca:用于可扩展视觉表示学习的嵌套套娃聚类)

02:49 🚀 Mono-InternVL-1.5: Towards Cheaper and Faster Monolithic Multimodal Large Language Models(Mono-InternVL-1.5:迈向更经济、更快速的单体多模态大语言模型)

03:24 🎨 CSD-VAR: Content-Style Decomposition in Visual Autoregressive Models(CSD-VAR:视觉自回归模型中的内容-风格分解)

04:27 🚀 RedOne: Revealing Domain-specific LLM Post-Training in Social Networking Services(RedOne:揭示社交网络服务中领域专用LLM的后训练)

05:08 🤝 Inverse Reinforcement Learning Meets Large Language Model Post-Training: Basics, Advances, and Opportunities(逆向强化学习与大语言模型后训练的结合:基础、进展与机遇)

05:41 🚫 Mitigating Object Hallucinations via Sentence-Level Early Intervention(通过句子级早期干预缓解物体幻觉)

06:20 ⚡ The Generative Energy Arena (GEA): Incorporating Energy Awareness in Large Language Model (LLM) Human Evaluations(生成式能源竞技场 (GEA):在大型语言模型 (LLM) 人工评估中融入能源意识)

07:41 📈 Quantitative Risk Management in Volatile Markets with an Expectile-Based Framework for the FTSE Index(波动市场中基于期望分位数框架的定量风险管理:以富时指数为例)

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