「安全团队」共找到 4211 篇相关文章
AMI Labs 冯雁：AI 迈向现实世界，世界模型不可或缺 | ICML 2026
2026年7月7日，AMI Labs冯雁在ICML 2026带来特邀演讲，系统回答三个核心命题。她认为AI迈向现实世界，世界模型不可或缺，JEPA世界模型比生成式更具结构性优势，团队也取得系列关键突破。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
微信今天上线了 ClawBot，这是腾讯打出的一张大牌
微信推出 ClawBot 插件，将 OpenClaw AI agent 接入聊天界面。OpenClaw 原是开源项目，能让普通人用自然语言指挥电脑干活。腾讯同步推产品矩阵，想成 AI agent“入口”和“管道”，但也有体验粗糙等风险。
仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重，快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系，通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token，大幅减少Token数量，提升性能和推理效率。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
8 个月做到 1 亿美元 ARR，Lovable 增长负责人：免费用户不是成本，是营销渠道
Lovable增长负责人Elena Verna分享产品增长经验，指出增长团队核心是解决分发问题，PLG概念被过度炒作，传统增长策略失效，应把免费产品当营销预算，还给出未来增长的8个关键策略。
突发！Anthropic禁止中国控股公司使用Claude等，无论公司在哪都不行
9月5日，Claude开发商Anthropic发布公告，停止向多数股权由中国资本持有的集团或子公司提供Claude服务，无论运营地点在哪。此举涉及法律、监管和安全风险，也适用于俄、伊、朝等国实体。
大模型“记性差一点”反而更聪明！金鱼损失随机剔除token，让AI不再死记硬背
马里兰大学等团队提出金鱼损失法，训练时随机剔除部分token，让模型不逐字记内容，仍学语言规律。实验显示，LLaMA - 2用该方法后记忆内容减少，下游任务性能影响小。
又是浙大校友！AI眼镜“隔空取物”，戴上即可随心选中现实世界任意物体
混合现实重塑人机交互边界，但传统XR设备选物易出错。研究团队提出Reality Proxy，即现实物体的抽象数字表示，将交互目标转移到代理上，便于用户摆脱限制选物，还支持多种交互功能。