「内部协变量偏移」共找到 427 篇相关文章
苹果庞若鸣也被小扎挖走！Meta AI天团开会直接用中文吧
Meta超级AI实验室内部交流可用中文，苹果基础模型团队负责人庞若鸣被其挖走。Meta还从OpenAI和Anthropic各挖一人。目前其AI天团14人名单中9个是华人，苹果AI进展堪忧。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
谷歌Gemini 4全面开火：API限时半价、缓存直降95%，自建仿真教会机器人连中7球
本文报道谷歌发布新一代旗舰大模型Gemini 4 Argon，详解其性能升级、定价优惠、多领域落地成果与安全优化，对比了它与OpenAI、Anthropic旗舰模型的评测成绩，展示大模型落地真实场景的最新进展。
长程执行成具身智能必考题，墨奇的答案是Agentic-Native｜甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
不只DeepSeek，阶跃等开源JetSpec：大模型解码提速近10倍
近期，DeepSeek 推出 DSpark，阶跃星辰提出 JetSpec，都关注大模型推理效率。DSpark 关注验证效率，JetSpec 提高有效 Token 生成率。二者切入点不同，但都显示大模型行业进入新阶段，推理效率成 Agent 落地基础变量。
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。
谷歌最新发表的Science论文，颠覆了人类对ASI的想象
谷歌等机构研究者在《科学》发文，提出真正智能爆炸已发生，是多元、社会性且与人类深度缠绕。推理模型内部涌现‘思想社会’，当下人机协作进入‘半人马时代’，还探讨了AI扩展、对齐及治理问题。
Claude 开始收“代码审核税”：一条 PR 25 美元，大厂一年或花百万，还得上交整个代码库
3月9日，Anthropic推出代码审查产品Code Review，运行在GitHub和CI流程，按token计费，每次15 - 25美元，速度约20分钟/次，用整个代码库分析。虽能发现问题，但价格贵、速度慢，还遭“既当运动员又当裁判”质疑。
程序员不许写代码！OpenAI硬核实验：3人指挥AI，5个月造出百万行
OpenAI官博曝光内部实验，3人团队利用Codex智能体5个月造出百万行代码产品，人类不写代码，精力放于规划规则。此实验颠覆软件工程定义，宣告手工代码时代终结，也重塑程序员岗位。
SOP：具身智能在线进化新范式，为大规模真实世界部署而生
智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，将VLA后训练重构为“在线、集群、并行”，可即插即用后训练算法。它有高效探索、缓解偏移等优势，实验显示能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。