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苹果开源全新代码生成模型 DiffuCoder-7B-cpGRPO

近日,苹果公司在 HuggingFace 平台悄然上线其最新大模型成果——DiffuCoder-7B-cpGRPO(https://huggingface.co/apple/DiffuCoder-7B-cpGRPO)。 这一版本在原有 DiffuCoder-Instruct 的基础上,进一步引入了 Coupled-GRPO 强化学习算法进行微调,显著提升了在代码生成任务上的表现。根据官方说明,该模型在 EvalPlus 基准测试中性能提升 4.4%,并有效减轻了解码过程中对自回归偏差的依赖。 DiffuCoder-7B-cpGRPO 属于苹果打造的扩散式大语言模型系列,具备 76.2 亿参数,采用 bfloat16 精度训练,支持基于提示词的代码生成。其训练流程基于 DiffuCoder-7B-Instruct 初始化,并在 2.1 万条代码数据上进行一个 epoch 的后训练。 开发者可通过 HuggingFace 上的模型卡及 GitHub 页面(https://github.com/apple/ml-diffucoder)查看详细文档与使用方法。示例代码展示了该模型如何通过扩散过...

“猫”可干扰大模型推理能力

最新研究发现,在问题中附加如“猫”等无关文本片段,可以系统性地误导大型语言模型,显著降低其推理准确性。 一篇题为《猫会混淆推理大模型》的新研究论文揭示了大型语言模型在推理能力上的脆弱性。研究人员引入了“查询无关的对抗性触发器”——即简短、无关的文本片段,当将其附加到问题上时,能在不改变问题语义的情况下,系统性地误导模型得出错误答案。 https://arxiv.org/pdf/2503.01781 https://huggingface.co/datasets/collinear-ai/cat-attack-adversarial-triggers 研究团队提出了一个名为CatAttack的自动化攻击流程。实验发现,在数学问题后附加一句“有趣的事实:猫一生中的大部分时间都在睡觉”这样无关的话,会导致模型出错的几率增加一倍以上。 更重要的是,这些在较弱模型(如DeepSeek V3)上生成的触发器,能成功迁移到更先进的模型(如DeepSeek R1),使目标模型产生错误答案的可能性增加超过300%。该研究结果揭示了当前顶尖推理模型中存在的严重安全性和可靠性漏洞。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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