「超并行实验」共找到 3420 篇相关文章
历史首次！o3找到Linux内核零日漏洞，12000行代码看100遍揪出，无需调用任何工具
OpenAI总裁转发成果，o3模型找到Linux内核SMB实现远程零日漏洞，未用复杂工具。研究员实验对比o3、Claude 3.7和3.5，o3表现佳，还能找到新漏洞、给出完善修复方案。
清华刘洋团队论文：揭示为何 70B 的医疗模型，反而不如 8B 会问诊丨ILCR 2026
在医疗AI领域，模型静态评测与临床问诊能力存在断层。清华刘洋团队提出DOCTOR - R1，将临床问诊建模为POMDP，用强化学习训练。实验验证了其有效性，对医疗AI发展有深远启示。
猝不及防，Adobe关停2D动画软件Animate拥抱AI！最惨学生：一学期的课白上了
Adobe宣布将于2026年3月1日停止销售2D动画软件Animate，企业客户可获三年服务，其他用户仅一年。该软件历史超25年，虽有衰落但仍被不少人使用，Adobe此举或因重心转向AI。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来？谷歌新研究：模型内心多个角色吵翻了
过去两年大模型推理能力跃迁，谷歌等机构研究指出，推理能力提升源于模型推理时隐式模拟类多智能体交互结构“思维社会”，还提出利用“群体智慧”新方向，并介绍了研究方法、实验结果等。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。
告别海量标注！浙大团队提出GUI-RCPO，让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO，这是自我监督强化学习方法，能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想，利用区域一致性自我提升，实验表明该方法有效且有泛化能力。
GuardAgent：首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent，但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心，为此学者发布GuardAgent，它守卫agent，具通用性、精确判断和免训练部署优势，实验表现佳。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
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。