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AutoRefine：让大语言模型主动搜索并优化信息的全新范式
这项研究提出了AutoRefine，一种革新性的强化学习框架，为大语言模型引入了"边思考边搜索和完善"的全新范式。与传统方法不同，AutoRefine在连续搜索调用之间添加知识完善步骤，让模型能够有效过滤和组织信息。通过结合答案正确性和检索质量双重奖励，该方法在七项问答基准测试中平均提升6.9%的准确率，特别在复杂多跳推理场景中表现突出，解决了现有检索增强推理的核心局限性。
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这项研究揭示了一种新型网络安全威胁：利用普通网络广告攻击AI网页代理。中科院研究团队开发的AdInject攻击无需特殊权限，仅通过精心设计的广告内容就能误导AI代理点击恶意链接，成功率高达90%以上。研究使用严格的黑盒模型，更符合现实场景，暴露了当前AI代理面临的实际安全漏洞。实验还表明，即使添加专门的防御提示，这类攻击仍能成功率超过50%，凸显了设计更强大防御机制的紧迫性。
UNITE：东北大学和快手科技合作打造的通用多模态信息检索系统
东北大学与快手科技联合研发的UNITE系统为多模态信息检索带来突破性进展。这项发表于2025年5月的研究首次系统分析了模态特定数据如何影响检索性能，并提出创新的模态感知掩码对比学习技术，有效解决不同模态间的竞争关系。UNITE能同时处理文本、图像、视频及其组合，在40多项测试中超越现有方法，即使与参数规模更大的模型相比也表现出色。研究发现视频-文本对在通用检索中表现优异，而文本-文本和文本-图像对对指令遵循任务至关重要，为未来多模态系统研究提供了宝贵指南。
2024
09/26
22:04
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