「对齐能力」共找到 3350 篇相关文章
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
Ilya：扩展时代已经结束了，研究的时代已经开始
Ilya Sutskever 在播客访谈中深度探讨AI问题。他指出模型考试强但应用差，是因泛化能力不足；认为AI扩展时代结束，研究时代来临；还谈及AGI应是学习者，以及AI部署、安全对齐等观点。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
Issue修复开源No.1！蚂蚁 | 提出代码图模型：CGM，结合GraphRAG架构，领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。
grok 4一图流
文章展示grok 4核心数据，涵盖训练成本、模型定价，还列举其在通用、专业、数学、推理、编程等能力测试中排名第一的成绩，不过实际水平还有待观察。
DMS Airflow：企业级数据工作流编排平台的专业实践
DMS Airflow 基于 Apache Airflow，集成阿里云 DMS 系统能力，为数据团队提供工作流调度等功能。文章介绍其高级编排能力、DMS 集成特殊能力及使用示例，总结核心优势与适用场景。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理？
为研究Transformer是否具备组合式推理能力，提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力，训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制，展示其泛化推理潜力。
GPT-5.2发布，OpenAI十周年纪念版更新。
OpenAI在成立十周年之际发布GPT-5.2。此次更新让其在真实工作场景更实用，包括PPT/表格制作能力升级、前端编码能力惊艳、视觉能力细节处理更强、工具调用意识领先等。
Claude深夜更新！DeepResearch+MCP入侵你的私人数据，威力很大！
Anthropic宣布Claude的「Integrations」集成功能和「Advanced Research」高级研究能力两项更新，改变人与AI交互方式。集成功能可连接多种应用，高级研究能力增强了搜索研究能力，这些更新标志着AI助手向工作伙伴转变。
剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。