AI前沿：生成模型效率飞跃与大模型安全隐患

本期介绍了五项AI前沿进展： 《Inductive Moment Matching》提出归纳矩匹配框架，让AI几步生成高质量图像，效率和稳定性双提升。 《Ideas in Inference-time Scaling can Benefit Generative Pre-training Algorithms》倡导“推理优先”设计，突破生成模型瓶颈。  《推理时间缩放中的理念可造福生成预训练算法》倡导“推理优先”设计，突破生成模型瓶颈。 《Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning》用强化学习让语言模型自主搜索，推理能力大增。 《IteRABRe: Iterative Recovery-Aided Block Reduction》展示高效剪枝法，让大模型变轻便还能保持语言能力。 《This Is Your Doge, If It Please You》揭示多模型协作的欺骗风险，并提出防御策略，强调AI安全的重要性。完整推介：https://mp.weixin.qq.com/s/kjtmsmrd_B4_Jt5hpiIjnw

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