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揭秘大模型Steering:从底层机理到系统评估,全面破解大模型行为控制之谜

近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文,揭示Steering工作原理与能力边界,还开源一站式框架EasyEdit2,全面展示了Steering价值。

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AI开始接管实验室了!玻尔·跃迁实验室:试剂、设备、数据一个入口搞定,1800+设备即插即用

深势科技推出玻尔·跃迁实验室,解决传统实验室设备割裂、经验依赖、数据离散、部署低效等痛点,围绕计算 - 实验 - 数据 - 计算无缝闭环底层重构,与传统 ELN/LIMS 不同。

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CVPR Highlight|让无人机学会自己认路+锁位目标,国防科大给出一套新解法

国防科技大学 SAW Lab 团队联合多高校推出无人机实时地理定位系统「PiLoT」,首次仅靠单目 RGB 序列在 GNSS 拒止环境完成无人机及目标定位,性能达先进水平,成果被 CVPR 2026 接收。

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当黄仁勋反复提起OpenClaw,他到底在焦虑什么?|甲子光年

美国当地时间3月18日,「甲子光年」参加英伟达黄仁勋在GTC 2026的媒体会。黄仁勋多次提及OpenClaw,认为它很重要。英伟达不仅造GPU,还构建AI工厂,试图成为新计算秩序定义者。

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ICLR 2026|多模态大模型真的理解情绪吗?MME-Emotion给出了系统答案

多模态大模型迅速发展,但能否理解人类情绪存疑,且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准,评测 20 个主流模型,发现模型情感智能不足,为后续研究提供参考。

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CVPR 2026|清华联合美团推出3DThinker,首个用3D意象思考的工作

当前多模态大模型在空间理解任务表现弱,缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker,无需3D标注和外部工具,让模型内蕴‘想象’三维场景,在多基准上提升效果,且具备一定可解释性。

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GAN之父Ian Goodfellow等提出,利用符号化表示和游戏虚拟世界数据,或为构建动作条件多模态世界模型最佳路径,该模型可支持长时序任务预测与规划,还探讨构建原因、数据来源等。

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MiniMax M2.5发布:硬刚 Claude Opus,一美元包断一小时的生产力

MiniMax M2.5发布,硬刚Claude Opus 4.6,以一美元包断一小时的低价降低AI生产力门槛。它在编程、办公等多场景表现出色,速度快且成本低,背后是RL Scaling等技术支撑。

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如何科学地“设计”SFT 数据?一次关于 ODA 的完整平台级验证

大模型后训练阶段,SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告,基于OpenDataArena提出新范式,将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’,并进行平台级验证。

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