大型語言模型

| 維基百科 | 生成式AI | 機器人流量 | 大型語言模型

AI讓維基百科的人類流量下滑

今年維基百科（Wikipedia）的全球人類瀏覽量下滑約8%，主要是因為生成式AI與搜尋引擎直接顯示答案，改變了用戶搜尋資訊的方式

2025-10-20

只要250份投毒樣本，就能在LLM預訓練植入後門觸發亂碼

Anthropic與英國研究機構實驗發現，只需約250份惡意文件，即可在大型語言模型預訓練階段植入後門，觸發特定詞便產生亂碼，且效果與模型規模或資料比例無關，顯示攻擊門檻遠低於預期

2025-10-14

| Gemini | FireTail | ASCII走私 | 大型語言模型

多家大型語言模型服務曝ASCII走私風險，Gemini與Grok被點名

資安公司FireTail發現多家大型語言模型服務可被ASCII走私攻擊，利用不可見字元藏指令欺騙模型輸入，Gemini、Grok與DeepSeek皆可能受影響，在企業應用深度整合人工智慧時風險更高

2025-10-08

研究顯示去年有24%的企業英文新聞稿內容由AI產出

史丹福大學研究人員分析Newswire、PRWeb及PRNewswire等平臺所發布的企業英文新聞稿內容，發現有2成呈現出由LLM生成或大幅改寫的特徵

2025-10-06

從物理到心智的全方位威脅！揭露具身AI機器人攻擊路徑

AI機器人正從實驗室走向現實世界，它們的資安風險已經不只是資料外洩，還可能直接威脅人身與公共安全。當AI機器人有了「身體」和「大腦」，它們可能遭遇各種攻擊：有人可能利用硬體漏洞入侵，有人會試圖操控AI模型，甚至有人會竄改機器人收集的資料。對此，產業界必須從設計一開始就全面防護，政府也要制定標準與政策，確保AI機器人安全可靠地走入我們的生活

2025-09-26

| OpenAI | 大型語言模型 | 幻覺 | 自信錯誤

OpenAI發現評測獎勵猜測，促使大型語言模型出現幻覺

OpenAI發現模型亂猜導致幻覺頻繁，建議模型評測應重懲自信錯誤並獎勵合宜不確定，可降低錯誤率提升可靠度

2025-09-09

| 大型語言模型 | LLM | 記憶體 | GPU | LLM記憶體擴展 | 高頻寬快閃記憶體 | KV快取卸載

【兩大路線擺脫GPU記憶體容量有限的束縛】LLM記憶體擴展解決方案概覽

為了滿足LLM無止盡的記憶體空間需求，促成記憶體擴展解決方案的興盛發展，涵蓋從開源軟體，到搭配專屬硬體運作等不同形態

2025-09-04

| 大型語言模型 | LLM | 記憶體 | GPU | 混合專家模型架構 | MoE

【引進多元化記憶體架構，擴展LLM記憶體資源】打破LLM的記憶體容量瓶頸

LLM能力持續提高，帶來記憶體容量需求暴漲，促成卸載GPU記憶體負荷、擴展可用記憶體資源的嶄新解決方案誕生，幫助克服LLM應用的記憶體瓶頸

2025-09-04

| Ollama | 雲端AI推論 | 大型語言模型 | 開源模型

Ollama推出Turbo雲端服務，加速開源模型推論並支援大型模型

Ollama導入資料中心級運算Turbo雲端服務，讓用戶突破本地硬體瓶頸，高效執行大型開源人工智慧模型，降低開發門檻加速智慧應用落地

2025-08-06

| Mistral AI | 大型語言模型 | LLM | 模型生命周期 | 碳排放 | 水資源消耗 | 永續

Mistral AI發布全球首份AI模型的生命周期環境影響報告，揭露碳、水、資源消耗影響

隨著生成式AI快速擴張，Mistral強調業界亟需建立統一的環境評估框架，讓使用者、企業與政府能更清楚掌握AI模型從開發、部署到使用階段產生的碳排放，以及消耗的水資源與金屬資源

2025-07-23

研究人員揭露Microsoft 365 Copilot的零點擊AI漏洞

資安業者Aim Security旗下的Aim Labs揭露零點擊AI漏洞CVE‑2025‑32711，允許駭客在無需使用者互動的情況下，竊取M365 Copilot脈絡中的機密資訊

2025-06-12

Google引入用戶層級差分隱私，最佳化LLM微調效能與隱私

Google提出用戶層級差分隱私微調大型語言模型最佳化策略，大幅減少雜訊需求，提升敏感資料應用效能，兼顧隱私與模型表現

2025-05-29