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对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG已成大模型落地标配技术，但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解，提出Disco - RAG框架，在“搜”和“答”间加“读懂”环节，已被ACL 2026主会录用。
WAIC现场最“聪明”展台！AI眼睛耳朵能力全打开了
WAIC现场，声网展台被观众挤爆，其新奇“AI玩具”都能与玩家流畅对话。声网对话式AI引擎全新升级，新增选择性注意力锁定、视觉理解能力，能与主流数字人方案集成，还可接入大模型，价格低。它已在多领域落地。
国产AI高考708分，这款模型靠什么成为「屏蔽生」？
高考放榜，媒体对国内外大模型进行测试。综合成绩上，讯飞星火X2物理、历史类表现优异；单科专项中，它在数学、作文等测试也领先。其优势源于数据积累、理解评判标准，还采取软硬件一体化落地路径。
从 Apple M5 到 DGX Spark ，Local AI 时代的到来还有多久？
近期，黄仁勋将桌面级AI超算DGX Spark交付给马斯克引发热议。同时，Apple Silicon等芯片下放端侧推理能力，本地运行时和端侧模型供给加速成熟。但本地算力等问题仍制约消费终端Local AI大众化落地。
AI终点不是算法，而是业务成果 | 云徙科技@MEET2026
大模型时代，基础模型参数规模不断增大，但企业核心业务中AI真实渗透率低。云徙科技执行总裁毛健认为，AI终点是业务成果，应是‘运营×AI’，还指出AI跃迁为业务主体面临四重鸿沟，云徙科技提出破局方法并分享落地案例。
理想的眼镜，和李想的眼界
今年11月，李想称要让理想成具身智能领域最佳企业。一周后，理想发布AI眼镜Livis。Livis解决了轻便、续航与性能的矛盾，还利用造车积累实现资产复用。理想推它是因AI眼镜潜力大，能输出跨场景AI能力。
万字硬核解读SAM 3：不止分割一切，它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义，实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等，架构有创新，数据引擎高效。评估显示其性能优异，与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强，但在专业领域和复杂场景有局限。
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？
大模型价值主战场正向后训练转移。xAI发布的Grok 4通过后训练取得强大性能，在多项测试中领先。后训练可解决通用模型产业落地难题，不同公司探索新方法，且后训练有五大关键要素，阿里云提供一体化支撑。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍，百川循证增强大模型横扫全球医学考试！
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus，将循证医学理念融入训练和推理，首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低，多国医考成绩优异，已上线百小应APP并开放API。