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告别“氛围编程”:基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践

本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题,分析出码率提升却未提效的原因,引入SDD与Harness解决问题,并介绍全流程自动化实践。

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73%人类认同率!Video-Bench实现视频质量精准打分

上海交大等团队提出视频评估框架Video - Bench,让多模态大模型‘像人一样评判视频’。它构建双维度评估框架,引入链式查询和少样本评分技术,与人类判断73%高相关,为视频生成模型优化提供标尺。

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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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Knowledge还是Reasoning?具体分析LLM答案正确,不代表思考过程靠谱的问题

斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱,传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架,透视模型思考过程,还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同,且框架正解锁新场景。

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世界模型原生新一代范式!极佳视界斩获全球第一后,GigaBrain-0.5M*再进化

具身世界模型新一代原生范式登场,GigaBrain-0.5M*在多真实机器人任务中数小时零失误。它依托世界模型,创新引入人在回路机制,研发采用四阶段闭环训练流程,优势显著。

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天下苦VAE久矣:阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖

当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE,带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG,结合自监督预训练与端到端微调,去除对VAE依赖,在训练效率和生成效果上有突破。

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比传统方法强7倍:Anthropic物理隔离危险知识,重塑大模型安全训练范式

Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术(SGTM),在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除,实现安全性与通用能力更好平衡,抗恢复性是传统方法7倍,还能处理未标记危险数据。

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全新线性注意力范式!哈工深张正团队提出模长感知线性注意力!显存直降92.3%!

哈工深张正团队联合多团队发布论文,提出 NaLaFormer 框架,解决线性注意力两大核心缺陷,保持线性复杂度同时精度超越,在多任务表现出色,如超分任务显存降 92.3%。

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LLM 语境下,「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解?

本期通讯解读 3 个 AI 业内要事,包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题,测试中 HOPE 表现优,但也遭质疑,当前 LLM 研究更关注改善记忆。

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AI体育教练来了!中国团队打造SportsGPT,完成从数值评估到专业指导的智能转身

现有智能体育系统多停于‘打分+可视化’,通用大模型处理体育生物力学分析有局限。中国团队提出SportsGPT框架,实现从‘动作评估’到‘训练处方’智能闭环,各模块优势明显,超越基线。

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