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一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
大模型人格可以被量化！Anthropic最新论文发现“辅助轴”，开辟人类控制AI全新道路
Anthropic等机构研究团队深入模型激活空间，发现大模型人格可量化，存在“辅助轴”。沿此轴干预能预测、解释“人格漂移”，用“激活上限”技术稳定模型行为，抵御越狱攻击，开辟人类控制AI新道路。
DeepSeek比你更懂反思！谷歌重磅发现，智能的本质竟是一场社会化对话
谷歌等机构研究发现，像DeepSeek - R1等推理模型思考复杂问题时，内部模拟多角色辩论赛，形成思维社会机制，让AI准确率提升，证明智能本质或是内化社会互动，还为调优AI提供新方法。
Claude、GLM、GPT谁才是真正的AI软件工程师？首个持续更新Visual Spec-to-App Benchmark发布
近年来，Coding Agent 发展迅速，「AI 软件工程师」渐成现实。但目前缺少系统评测其从设计稿开发产品能力的公开 Benchmark。为此，多校研究团队推出 VISTA，可多维度评测 Coding Agent 开发能力，且持续更新。
上海AI Lab、浙大EagleLab等提出RRVF：利用「验证非对称性」，只输入图片学习视觉推理
上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究，提出RRVF框架，利用「验证非对称性」，仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统，通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型，实验显示效果佳，证明验证法则力量。
清华2年前预言，正成为全球共识！Meta等三大AI机构已得出同一结论
全球三家AI研究机构结论曲线斜率几乎重合，而中国面壁智能和清华联合团队两年前提出的“密度定律”与它们一致。该定律改写行业假设，如推理成本下降、端侧智能爆发临近、大模型策略反转等。
撕开AlphaFold的神话：这根本不是AI做出了科学，只是吃了几十亿堆出的数据红利
Dwarkesh Patel与Michael Nielsen探讨科学进步识别问题。以迈克耳孙 - 莫雷实验为例，指出科学进步常先于验证闭环。还分析牛顿、达尔文等理论，质疑AlphaFold科学性，探讨AI做科学难点及外星文明技术树等。
危险？OpenAI 模型行为负责人：人类很快会进入「AI意识」，当前最重要是控制人机关系的影响
OpenAI模型行为与政策负责人Joanne Jang发文指出，与其争论AI是否有意识，不如关注其对人类“情感福祉”的影响。文章探讨了OpenAI在人机关系上的处理，以及如何塑造模型行为，还提及未来计划。
在ICLR 2026主会之前，我们和30多位入选者聊了聊最前沿的AI细节
4月14日，智源社区、DeepTech联合举办ICLR 2026预讲会。会议聚焦顶会核心精华，三十余位论文作者分享AI Agent、大语言模型等热门领域成果，展示解决大模型痛点的研究。
辛顿警告AI将取代人类工作，杨立昆反对：应该先听这5个人怎么说
最近，“AI教父”辛顿警告AI将取代人类工作，指出AI与以往技术不同，会突破人类智力瓶颈。但杨立昆反对，建议听五位经济学家观点。这五位学者对AI与人类工作关系看法不一，却都认为这是经济问题。