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04:54

Perplexity 公开网页搜索代理的后训练方法;基于 Qwen3.5 的模型在准确率与成本上胜过 GPT-5.4

Perplexity 使用 Qwen3.5 模型进行先 SFT 后 RL 的训练流程,借助多跳 QA 数据集和评分规则检查来提升搜索的准确性与效率,实现同类最佳的 FRAMES 表现。 摘要:Perplexity 面向网页搜索代理的后训练工作流将使用监督微调 (SFT) 来强化指令遵循与语言一致性,并通过 GRPO 算法结合在线强化学习 (RL)。强化学习阶段使用专有的多跳可验证 QA 数据集以及基于评分规则的对话数据,以防止 SFT 漂移,并采用奖励门控与组内效率惩罚。评估显示,Qwen3.5-397B-SFT-RL 在 FRAMES 上取得顶级表现:单次工具调用准确率为 57.3%,四次调用为 73.9%,成本为每次查询 $0.02,且在这些指标上优于 GPT-5.4 和 Claude Sonnet 4.6。定价基于 API,并且不包括缓存。
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03:46

Vercel CEO 确认:恶意软件已在超出 Context.ai 泄露范围后分发,瞄准账户凭证

Vercel 报告了一项全面的安全调查,显示攻击者活动超出 Context.ai,传播恶意软件以窃取凭证,暴露环境变量,并促使与 Microsoft、AWS 和 Wiz 增强协作。 摘要:Vercel 对 Context.ai 被泄露事件后近 1 PB(拍字节)的网络和 API 日志进行了深入调查。调查结果表明,攻击者活动扩展至 Context.ai 之外:恶意软件被分发到更广泛的目标,以窃取凭证;一旦获得访问权限,便会对非敏感环境变量进行快速且全面的枚举。为应对这一情况,Vercel 正在扩大与行业伙伴的协作,包括 Microsoft、AWS 和 Wiz,通知更多疑似受害者,并建议立即轮换凭证及强化安全实践,以降低进一步暴露风险并巩固更广泛的互联网生态系统。
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17:00

OpenClaw、Hermes 和 SillyTavern 已确认纳入 GLM 编程计划支持

智谱AI产品经理李宣布 OpenClaw、Hermes 和 SillyTavern 作为受支持的 GLM 编程计划项目;其他工具将逐案评估。不要共享凭据或使用订阅作为 API 访问;遇到错误 1313 请联系支持。 智谱AI产品经理李宣布 OpenClaw、Hermes 和 SillyTavern 在 GLM 编程计划下已获官方支持,其他工具将逐案评估。该说明提醒用户不要共享凭据或将订阅用作 API 访问,并指引遇到错误 1313 的用户联系支持。
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