「人类偏好对齐」共找到 1411 篇相关文章
AlphaGo 十年：哈萨比斯说，Altman 曾把“坦克”停在我的草坪上，我要反击
在 AlphaGo 诞生十周年之际，中关村两院举办对话活动。《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》作者分享其成长轨迹，马拉比与刘铁岩就 AGI 交流，谈及哈萨比斯使命感、跨学科背景及竞争意识，还探讨 AI 应用方向。
北大王选所彭宇新团队：让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。
AI x 大前端性能稳定性：快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战，阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践，含根因排障和应急处置案例，还谈了开发中思维切换等认知。
规范驱动开发落地经验谈：为什么 AI 编程的关键不在模型，而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式，规范驱动开发（SDD）应运而生。它有诸多价值，但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流，长远看需将规范作为动态指南，实现智能体编排开发的质量转变。
一副手套，干翻硅谷炫技派！中国队杀入战场，狂卷100万小时数据
硅谷具身智能玩家为数据发愁，中国灵初智能另辟蹊径，用数据手套采集工人操作数据，成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景，2026年收敛资源做深现有场景，目标推100万小时数据训练模型。
万字拆解：Manus 的 PMF 到底是什么，以及谁在为它一直买单？
本文深入剖析 Manus，探讨其 PMF。分析其使用场景、产品价值，对比与 ChatGPT 差异，勾勒核心用户画像，还发现 AI 工具分工、用户消费特点等，指出 AI 竞争关键，阐明 Manus 边界与行业机会方向。
大模型哪里出问题、怎么修，这篇可解释性综述一次讲清
来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述，通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式，为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论，还梳理可解释对象体系和干预手段。
脑机接口“上车”前夜：科学奇点、临床拐点与产业爆点的三角共振 | GAIR Live 022期预告
2024年初马斯克让人类实现“意念拨弄鼠标”，2026年更放言Neuralink将量产。脑机接口从科研走向商业化，技术、伦理与商业模式待清晰。GAIR Live 022期线上圆桌将探讨其前沿进展与落地挑战。
疯狂英伟达，疯狂撒钱
英伟达现金流储备飙升，分析师预测到2030年其累计自由现金流将远超科技巨头。它投资超80次，构建AI全产业链布局，聚焦能源基建和物理AI领域，偏好前OpenAI和老英伟达人创业企业。
谷歌AI研究员，潜入梵蒂冈游说教皇：AGI将带来末日！
当硅谷争论AI何时超人类，前谷歌研究员莱文带“AI复仇者联盟”赴梵蒂冈，想让教皇正视AGI风险。他担心巨头先“安抚”教会，虽未与教皇交流，但发现梵蒂冈对AGI较开放。