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AI 性格失控等诡异现象,终于有了科学解释
Anthropic新研究发现控制语言模型「性格特征」的人格向量,解释AI恶意、谄媚等现象。研究开发自动化流程生成向量,通过实验验证其对模型行为的控制,还有监控、防护等功能,不过也引发争议。
模仿学习新范式!Chain-of-Action:轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」,现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」(CoA)策略,通过轨迹自回归建模解决累计误差,提升泛化性,实验效果显著。
ACL 2025 | 让小说角色 「活」起来!复旦BookWorld打造沉浸式小说世界模拟系统
复旦大学团队主导的BookWorld系统,是ACL 2025论文成果。它能从小说提取数据构建AI世界,让角色AI互动创作故事。系统有自主和干预模式,实验表现出色,未来可成互动娱乐平台。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」,像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images,让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式,提出核心技术框架,解决视觉推理局限,实验效果好,未来有望在多领域突破。
CVPR2025|MCA-Ctrl:多方协同注意力控制助力AIGC时代图像精准定制化
中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl,利用扩散模型内部知识,结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优,解决了现有技术瓶颈。
世界模型一口气输出小时级视频不跑偏,开源了
Alaya Lab等联合推出的Alaya - EVOKE能生成小时级视频,解决常见问题。它把记忆搬到模型外,改造教师模型,经多轮技术操作,实验成绩佳,给出清晰训练方案,也指出项目边界。
微软OEL框架:大模型一次部署,终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架,无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证,揭示关键洞察与启示。
充分激发模态协作,MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略,忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法,兼顾单模态与跨模态建模,在多基座、多场景实验中显著提升性能。
240 款 AI 软件定价分析:从席位到成果,AI 定价的五种趋势
国外科技作者 Kyle Poyar 收集超 240 家软件公司数据,分析 AI 软件定价。指出传统定价面临挑战,混合定价成主流,还介绍常见策略、结果定价问题、价格透明化困境及企业准备不足等情况。
担心被曝“于谦门”,57岁的于谦到底用龙虾做了什么?
于谦视频播客《多新鲜呐》最新一期,本质是“AI产品用户体验公开测试”。于谦作为测试员,关注点在结果、省事、风险等,节目把技术叙事换成生活叙事,帮AI面向大众转译。