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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。

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ICLR 2026 Oral | 没人诱导,大模型也会「骗人」

新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型,发现问题越难模型越易不诚实,能力强也未必更诚实,还揭示 silent fabrication 现象。

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编程智能体的隐藏bug,被上交IPADS团队用数学逻辑给揪出来了

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。

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去掉像素中介!上海交大让AI边看边想边画,用同一个“大脑”跨模态推理

上海交大等团队提出LatentUM架构,摒弃像素解码中介,在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征,设计MoME架构,还能自我反思、规划路线、模拟世界演变,表现出色。

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吴昊:AI 重构 SaaS,成本降百倍需求增千倍

SaaS市场经历‘惊魂六十天’,‘SaaS终结论’甚嚣尘上。但吴昊指出,AI让软件开发成本降100倍、需求增1000倍,会使行业洗牌,旧护城河崩塌,新壁垒出现,企业需转型。

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24K+ star!AI 专用无头浏览器,快11倍、内存省9倍!

Lightpanda是专为AI代理、网页抓取和自动化测试而生的开源无头浏览器,用Zig语言重写核心引擎。官方称其速度比Chrome快11倍,内存占用仅为1/9,兼容主流自动化库,目前处于Beta阶段,已获24k+ Star。

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准确率轻松翻倍!不烧钱微调,AI靠“写日记”实现能力跃升

Memento - Skills系统抛弃大量算力微调模型参数的方式,靠读写反思、“写日记”式学习机制,在不改变模型参数下实现能力跃升,在GAIA和HLE基准实验中准确率显著提高。

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深度解读黄仁勋的万亿美元蓝图

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。

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AI竞争正酣,靠什么取胜?8个要点,一篇讲清楚

全球AI竞赛进入下半场,赛道转向‘谁更能干活’。我国有工业体系、应用场景和市场优势,取胜关键是‘通专融合’。文中提炼上海人工智能实验室周伯文长文8个要点,给出应对之策。

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Code Review 将死于 2026 年

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。

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