「人类偏好建模」共找到 1461 篇相关文章
超20万个高质量Skills！浙大等联合推出SkillNet，告别孤立Skill实现自进化
浙江大学联合多家机构推出开源基础设施SkillNet，拥有超20万个高质量Skills。它能让AI智能体告别失忆式工作，将互联网资源和人类经验转化为可执行Skills，构建Skills网络，经严苛评测，在真实场景验证了强大实战能力。
让世界模型推理效率提升70倍：上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
华为刚投的物理AI：首家国产世界模型公司
华为哈勃联合华控基金对极佳视界进行亿元级A1轮投资。该公司是国内首家“纯血”物理AI公司，产品覆盖全栈软硬件，应用于自动驾驶和具身智能。华为偏好世界模型技术，此次投资信号明显。
阿里发布Qwen3-TTS：跨语言混合无缝切换，方言音色全面覆盖！
TTS技术从单一合成进化到多模态表达，但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足，商业工具费用高且不开源，开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS，实现人类级自然度和表现力，功能强大，应用场景多。
OneSearch，揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
本文介绍快手提出的电商搜索端到端生成式框架 OneSearch。它有三大创新，包括 KHQE 模块、用户行为序列注入策略、偏好感知奖励系统。实验显示它在多方面提升显著，已部署于快手电商搜索场景。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
Computer Use：莫拉维克悖论
2025年AI在数学证明等“高阶智能”任务表现佳，在“像人类一样使用电脑”任务却受挫，再现莫拉维克悖论。文章分析计算机使用智能体是实现AGI机会与挑战，指出发展难题、探讨RL作用并给出研究方向。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。