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从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026

浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。

科研人投稿论文常被审稿人“折磨”，陶哲轩用Claude Code修改论文，15分钟搞定，还捉出审稿人错误。他认为应让AI干脏活累活，人类解决难题，AI+人成数学界新趋势。

SAGA是新AI，采用双层思考机制，能主动审视需求、优化目标函数。在抗生素、纳米抗体等5大领域湿实验中表现出色，结果获科学家肯定，相关代码已开源。

上海交通大学 IPADS 研究团队打造 FM - Agent，实现大规模系统全自动正确性推理。它能从顶尖编程智能体生成的大规模系统中找出隐藏 bug，还提出新规约生成方法，在绝对严谨与工程可用间找到平衡。

Anthropic发布Claude Design，震惊程度堪比当年Claude Code。它由Claude Opus 4.7驱动，界面简单，与传统设计工具不同，AI为主生成者，人为主审阅者。能覆盖多类工作，对各角色影响大，虽有局限但未来可期。

OpenAI叫停Sora 2项目，同期北京AI初创公司Sand.ai在GitHub连续三天开源核心技术栈，包括音视频同出大模型、分布式Attention组件、全局编译框架，还介绍了团队和产品，展现全栈实力。

2026年3月16日，黄仁勋在GTC演讲中称AI计算需求至少达1万亿美元，实际或更高。他回顾AI三次拐点，介绍推理时代超级计算机Vera Rubin，还发布OpenClaw等软件，成立开源模型联盟，展示各行业应用，强调共封装光学重要性。

Latent Space 客座文章称人类写代码死于 2025 年，Code Review 将死于 2026 年。高 AI 采用率团队产出暴涨但审查拖后腿，AI 审代码也不可靠。作者提出范式转变及五层信任体系。

过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。

2月5日，中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程，剖析核心技术创新，展示应用实践，分析挑战与机遇，为各界提供参考，推动多模态AI技术发展。