在生成式人工智能（GenAI）的浪潮席卷全球之際，一個根本性的矛盾正橫亙在技術進步與個人尊嚴之間。一方面，從智能手機上的每一次語音轉錄，到云端大模型的每一次創意生成，海量的非結構化數據如同一座座待采的金礦，蘊藏著優化用戶體驗、洞察失敗模式、驅動產品迭代的無窮價值。另一方面，這些數據——用戶的對話、草稿、圖像——本身就是其數字人格最私密的延伸。如何安全地開采這座金礦，而不導致隱私的全面崩塌，已成為我們...

一、導論——在不泄露秘密的前提下，如何證明你擁有秘密？1.1定義范式：證明者、驗證者與三大支柱所謂零知識證明（ZeroKnowledgeProof,ZKP），是一種精妙的密碼學協議。它讓一方（證明者）能向另一方（驗證者）確證某個論斷為真，卻不必透露任何與論斷內容相關的蛛絲馬跡。整個證明過程，除了“此話為真”這一結論外，不泄露分毫證明者所持有的“秘密知識”（即“見證”，witness）。完整性（Completeness）：若論斷為真，一個...

在人工智能邁向通用智能的征途中，真正的因果推理能力被普遍視為一道關鍵且艱巨的關隘。當前的深度學習模型，尤其是大型語言模型（LLMs），憑借其在海量文本數據中學習復雜模式的卓越能力，展現了驚人的語言生成與理解水平。然而，它們究竟是在進行真正的“思考”與“推理”，還是僅僅在對訓練數據中的語言模式進行高保真的“復制”與“重組”？這一問題在因果推理領域顯得尤為尖銳。近期，一篇題為《大型語言模型在因果學習中...

隨著大型語言模型（LLM）的能力邊界不斷拓展，對超長上下文（LongContext）處理能力的需求正以前所未有的速度增長。從深入理解數百萬字的法律文書、分析海量代碼庫，到實現需要跨越漫長對話歷史的多輪推理，長上下文已成為解鎖下一代人工智能應用的關鍵瓶頸。然而，當前主流技術路線面臨著嚴峻的挑戰：自注意力機制固有的二次方復雜度，使得上下文窗口的每一次線性增長，都會帶來計算和內存成本的指數級飆升。這形成了一個難以...

引言：重新審視視覺模態——作為文本信息的高效壓縮媒介在當前大語言模型（LLM）技術浪潮中，處理長序列文本的能力已成為衡量模型先進性的關鍵指標，同時也是制約其應用廣度的核心瓶頸。由于主流的Transformer架構在自注意力機制上存在與輸入序列長度成二次方關系的計算與內存復雜度，當上下文窗口擴展到數十萬甚至數百萬token時，其帶來的計算開銷變得難以承受。學術界與工業界為此提出了諸多解決方案，如稀疏注意力、線性注意...

在人工智能技術滲透至醫療、金融等高度敏感領域的今天，數據隱私與模型知識產權保護之間的矛盾日益凸顯，形成了一種“隱私悖論”。一方面，我們渴望利用機器學習（ML）的強大能力從海量數據中提取價值，例如輔助疾病診斷或進行精準金融風控；另一方面，這些數據本身往往包含著不可泄露的個人隱私或商業機密。隱私保護機器學習（PPML）正是在這一背景下應運而生，其核心目標是在不暴露原始數據和專有模型的前提下，完成機器學習...

大型語言模型（LLM）的預訓練過程，長期以來被視為一個“黑箱”。盡管我們知道通過在海量數據上進行訓練，模型能夠涌現出驚人的能力，但其內部知識結構是如何從無到有、從簡單到復雜地逐步構建起來的，這一核心問題至今仍缺乏清晰的答案。近期，復旦moss團隊的一篇題為《語言模型預訓練中概念的演變》的預印本論文，為我們揭開這個黑箱的一角提供了全新的、極具洞察力的參考。這項研究的核心貢獻在于，它首次將一種名為“Crossc...

隨著大型語言模型（LLM）從單純的文本生成器進化為具備規劃、記憶和工具使用能力的復雜“智能體”（Agent），人工智能領域正迎來一場深刻的范式變革。然而，這些由LLM驅動的智能體系統所固有的隨機性、多步決策過程以及與動態環境的復雜交互，使得傳統的靜態評估基準（如MMLU、HELM）顯得力不從心。它們無法有效診斷智能體在真實任務中暴露出的“認知失調”——例如上下文漂移、工具濫用、潛在偏見傳播和推理不連貫等。正是在這...

引言：大語言模型在高等數學領域的推理能力邊界？近年來，前沿人工智能（AI）模型在標準化數學競賽（如國際數學奧林匹克競賽，IMO）中取得了引人注目的成就，這標志著其在解決有明確答案和既定路徑的復雜問題上的能力已達到甚至超越了頂尖人類水平。然而，真正的數學研究并非僅限于解題，更在于提出和證明全新的、未曾解決的猜想。這要求模型不僅具備強大的計算和邏輯推演能力，還需要擁有數學家所謂的“數學成熟度”——一種融...

引言：兩大記賬范式的世紀交匯以中心化、機構信任為基石的傳統銀行核心賬務系統，以及以去中心化、算法信任為內核的ERC20智能合約體系基本上可以說是兩種截然不同的價值記錄與轉移體系。出于工作的需要，我也嘗試超越表層技術參數的羅列，探究一下二者在設計哲學、信任根基、運行邏輯與安全范式上的根本性分野。核心的觀點是從傳統銀行賬本到區塊鏈智能合約的演進，并非一次簡單的技術迭代，而是一場深刻的范式轉移其本質是從依...

ICPC2025——人機編程競賽新紀元的開端國際大學生程序設計競賽（InternationalCollegiateProgrammingContest,ICPC）自創立以來，一直是全球范圍內歷史最悠久、規模最大、最具聲望的算法編程競賽。它不僅是衡量頂尖學府計算機科學教育水平的標尺，更是對參賽學生團隊協作能力、算法思維深度以及在高壓環境下解決復雜問題能力的終極考驗。每一屆ICPC世界總決賽都匯聚了全球最聰明的年輕頭腦，他們代表著人類在計算科學領域的未來...

一、GCUL簡述谷歌云通用賬本（GoogleCloudUniversalLedger,GCUL）的推出，是谷歌從Web3基礎設施云服務提供商，向協議級區塊鏈基礎設施開發商轉型的標志性舉措，代表了一次重大的戰略升級。GCUL的本質是一個專為金融機構、銀行和資本市場設計的私有、需許可的分布式賬本。盡管在市場宣傳中被定位為“Layer1區塊鏈”，但其架構與開放的公鏈存在根本區別，它明確地將控制權、合規性與高性能置于去中心化和無需許可的創新之上。其技...

隨著人工智能生成內容（AIGC）技術的浪潮席卷全球，從栩栩如生的AI繪畫、對答如流的智能助理，到足以以假亂真的“深度偽造”（Deepfake）音視頻，我們正加速進入一個“眼見不一定為實”的數字新紀元。這項技術在帶來巨大創造力的同時，也催生了虛假信息泛濫、輿論操縱、新型詐騙等嚴峻的社會風險。如何有效治理AIGC，已成為全球各國共同面臨的緊迫議題。在此背景下，中國正式發布了強制性國家標準GB454382025《網絡安全技術人工...

V神的觀點已經超越了金融化范式而重塑Web3的社會根基在不到十年的時間里，Web3以其前所未有的靈活性和創造力，構建了一個平行的金融體系，震驚了世界。然而，這份由PujaOhlhaver、E.GlenWeyl及VitalikButerin共同撰寫的開創性論文《去中心化社會：尋找Web3的靈魂》敏銳地指出，當前Web3的生態系統存在一個根本性的缺陷：它過度中心化于可轉移、金融化的資產表達，而嚴重缺乏對構成實體經濟基石的、不可轉移的社會信任關系的編碼...

探究大型語言模型的“心智”——一項關于敘事中時間理解的認知評估在人工智能的前沿探索中，大型語言模型（LLMs）以其驚人的語言生成與交互能力，不斷刷新著公眾與學界的認知。然而，一個根本性的問題始終縈繞在研究者心頭：這些模型展現出的流暢對話與復雜文本處理能力，究竟是源于一種類似人類的、基于概念和邏輯的“真正理解”，還是一種基于海量數據訓練而成的、極其復雜的統計模式匹配？這一問題不僅關乎技術的未來走向，...

深度解析QVAC：Tether的AI烏托邦——一場技術遠見與信譽原罪的世紀豪賭在全球金融科技的版圖上，Tether公司以其發行的穩定幣USDT，扮演著一個舉足輕重但又備受爭議的角色。如今，這家加密世界的巨頭將觸角伸向了人工智能這一決定未來的領域，推出了其宏偉的戰略項目——QVAC（QuantumVerseAutomaticComputer）。這并非一次簡單的跨界嘗試，而是一場精心策劃的、旨在從根本上顛覆由大型科技公司主導的中心化AI格局的戰略博弈。Te...

大型語言模型企業級隱私保護新范式：對AdaptiveBacktracking(ABack)技術的深度解讀與評估隨著大型語言模型（LLMs）的開源化和能力的飛速發展，企業正以前所未有的速度將其集成到核心業務流程中。其中，檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）范式，通過將LLM與企業內部的私有知識庫相結合，極大地提升了模型在專業領域的表現力。然而，這種深度融合也帶來了一個尖銳且亟待解決的問題：企業數據的隱私安全。當模型為...

一份指向不可能的完美設計在數字資產的探索史上，穩定幣始終承載著一種終極理想：創造一種既能享受去中心化網絡的自由，又能擁有如磐石般穩定價值的貨幣，從而構建一個獨立于傳統金融、由代碼驅動的全新世界。一篇名為《TruthfulandFaithfulMonetaryPolicyforaStablecoinConductedbyaDecentralised,EncryptedArtificialIntelligence》的研究論文，將這一理想主義追求推向了理論的極致。論文以非凡的智識魄力，試圖從第一性原理...

在“對齊”的迷霧中，探尋新的目標人工智能（AI），特別是通用人工智能（AGI）的崛起，正將一個關乎人類文明未來的根本性挑戰推至臺前：AI對齊問題。我們如何確保一個在智能上可能遠超人類的系統，其行為、目標和最終影響，能與人類的長期福祉與核心價值保持一致？傳統的解決方案，如讓AI學習并最大化一個預設的“人類效用函數”，已被證明是一條充滿陷阱的道路。從理論上的“效用怪物”（為了最大化總體效用而犧牲個體）到實踐...

想象一下，你擁有了一位超級智能的實習生。它能理解你的任何指令，夜以繼日地工作，還能無縫連接公司所有的數據庫和內部工具來完成你交代的任務——從分析復雜的財務報表到自動化處理業務流程。這聽起來像是生產力的終極飛躍，而這正是模型上下文協議（ModelContextProtocol,MCP）為我們描繪的未來。然而，這位“超級實習生”有一個致命的弱點：它天真、輕信，無法分辨善意的指令與惡意的陷阱。如果有人在它閱讀的公開資料里悄...