「监督稀疏」共找到 239 篇相关文章
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。
光场显微飞跃AI时代！清华等首提SeReNet：毫秒级高分辨光场三维重建
SeReNet是物理驱动的自监督三维重建网络，能毫秒级实现高保真、高分辨光场三维重建，摆脱对标签数据依赖。它全链路建模应对复杂干扰，在多实验展现价值，推动生物成像技术发展。
图灵奖得主Bengio再创业：启动资金就筹集了3000万美元
图灵奖得主Yoshua Bengio官宣再创业，成立非营利组织LawZero构建下一代AI系统，不做Agent。已筹3000万美元启动资金，要做“设计即安全”的AI，以监督Agent，将安全性置于商业利益之上。
LSTM之父22年前构想将成真？一周内AI「自我进化」论文集中发布，新趋势涌现？
本文介绍AI模型自我进化方向的进展，涉及多机构的相关论文。如受“哥德尔机”启发的“达尔文哥德尔机”可自我改进；还有“自我奖励训练”“MM - UPT”“UI - Genie”等方法，展现AI自我进化潜力。
Agent 框架热潮褪去，大模型开发已经进入“生死局”？
蚂蚁开源发布《2025 ⼤模型开源开发⽣态全景与趋势》报告，涵盖 19 个技术领域 135 个项目，解读七大趋势。当下大模型开发生态如黑客松，项目兴衰快速，AI Search 式微、AI Coding 火热，三大技术领域也有变化。
小米罗福莉：MiMo-V2.5如何做到又快又强又便宜？ | ICML 2026
2026年7月ICML大会上，小米MiMo团队负责人罗福莉介绍MiMo - V2.5系列。该系列跳出传统思路，从架构、训练、推理协同设计，实现“聪明、快速、便宜”，如预训练降成本、后训练有硬核算法、推理加速达1000 TPS。
2篇最新Anthropic论文，揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。
0成本升级，快手OneSearch-V2全量上线，生成式搜索进入「懂你」时代
快手技术团队在 OneSearch 基础上推出 OneSearch-V2 框架，解决电商搜索复杂查询理解不足等问题。该系统全量上线，不增成本与时延，业务收益显著，还缓解信息茧房与长尾稀疏问题。
清华突破「光毒性」难题，活体显微进入无扰观测时代
清华大学团队研发出LF-denoising自监督去噪算法，可在超低光毒性下实现长时间高保真三维亚细胞成像，突破了长时间活体成像的光毒性限制，为多领域研究提供新工具。
凯捷研究院最新报告：到2028年，Agentic AI市场规模4500亿美元
凯捷研究院报告显示，到2028年Agentic AI有望撬动4500亿美元经济价值，但目前仅2%企业规模化应用。其能自主执行任务，带来商业价值，不过面临信任危机，各行业巨头已开始探索落地场景。