开源大模型 vs 闭源大模型：普通人到底该怎么选？
对比开源与闭源大模型的优劣势，从成本、隐私、效果三个维度深入分析，帮助普通用户和企业做出适合自己的AI选择。…
AI 对齐、算法偏见、隐私保护、深度伪造与监管治理。
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为什么模型会得出这个结论？本文介绍可解释人工智能的主要方法类别——自带可解释性的模型、事后解释方法与机制分析方向，并讨论解释本身是否可信这一关键问题，…
各国到底在管 AI 的什么？本文按风险分级、用途限定、透明度义务与数据合规四条主线梳理监管的共同关注点，并客观陈述不同地区已经公开的主要立法进展与做法，说…
AI 催生了哪些新的工作方向？本文梳理技术侧、应用侧与治理侧三类新兴岗位的具体形态，分析什么样的能力组合更受欢迎，并给出可以着手的能力准备建议，全文不做任…
哪些工作更容易受到影响，哪些更难？本文区分任务与职业两个层次，说明自动化往往是重塑岗位内容而非让整类职业消失，并讨论普通人更值得投入哪些能力，以及为什…
用受版权保护的作品训练 AI，算不算侵权？本文梳理争议的核心焦点——数据抓取、训练行为的性质认定与输出内容的相似性，并客观陈述各方的不同观点，以及业界正在…
大模型为什么会一本正经地编造事实？本文解释幻觉的形成机制与高发场景，指出哪些类型的信息最容易被编造，并给出可操作的核查方法和使用习惯建议，帮助读者建立…
给图片加一点肉眼看不见的噪声，模型就可能认错；换一种问法，模型就可能绕过限制。本文解释对抗样本与越狱攻击各自的原理、两者的区别，以及常见的防御思路与它…
一段视频、一通电话，都可能是 AI 合成的。本文说明深度伪造的常见技术路径与实现原理，分析它可能被滥用的几种方式，并客观介绍当前检测与内容溯源手段的能力边…
医院、银行等机构的数据往往不能集中到一起，各方却都希望共同训练出更好的模型。本文解释联邦学习的基本思路、落地时常遇到的通信与数据分布难题，以及它与差分…
AI 的判断为什么会带有偏见？本文拆解偏见的几个主要来源——训练数据中已有的历史差异、人工标注的主观性、特征代理与应用环节，介绍常见的检测思路与缓解手段，…
当 AI 系统能力越来越强，如何确保它追求的目标与人类的真实意图一致？本文用生活化的类比解释“价值对齐”问题的由来、核心难点，以及研究者正在尝试的几条主要…