「大模型对齐」共找到 9304 篇相关文章
The Batch: 867 | 印度推动本土人工智能建设
印度在资金有限、语言与方言众多情况下，正加倍努力建设本土大模型。政府资助初创企业、调配算力，多家公司研发多语言模型，虽面临挑战，但旨在开发符合自身需求的人工智能。
实测Qwen3.8-Omni-Flash：全模态Agent有了“白菜价”
本文是对千问最新推出的Qwen3.8-Omni-Flash全模态模型的实测，该模型大幅降低全模态Agent使用成本，API价格远低于竞品，开放1M上下文免费测试额度。
告别黑箱解释！首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。
Cursor定价又更新，直接变成" 买API "，Coding 产品包月模式走不下去了
Cursor一年三变价，9月15号后个人版按模型推理用量计费，有Pro、Pro Plus、Ultra方案，还对大学生免费计划二次验证。因模型成本涨、竞争大，包月模式难以为继，多家编程工具都调整定价。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
自媒体误读了 DeepSeek-OCR：一图胜千言
近期，DeepSeek-OCR引发关注，但很多媒体误读其为OCR工具，实际是视觉语言模型。它是为大文档等场景优化的视觉压缩与识别系统，架构新颖，训练讲究，效果出色，为行业带来新思路。
关于中美 AI 竞争的差距，我可能真的说错了
作者因读者反馈，意识到自己对中美AI竞争差距理解不全面。基模能力中国整体落后美国，但部分领域领先。模型能力提升难被多数用户感知，且中美在商业模式、模型开源等方面差异大。
CVPR 2026 | 让AI视频不再「串戏」：免训练精准控制多段动作，SwitchCraft一招破解逻辑崩坏
随着文本到视频扩散模型发展，AI视频生成有进展，但开源模型处理多事件提示词时存在技术瓶颈。西湖大学团队提出免训练框架SwitchCraft，引入注意力控制机制，入选CVPR 2026，代码已开源。
人才黑洞！UC伯克利系主任都加入A社了
UC伯克利EECS系主任Jelani Nelson暂离大学，加盟Anthropic预训练团队。他算法课播放量超2100万，研究聚焦大规模数据高效处理，这正是A社所需，此前他还在谷歌兼职。
斯坦福吴佳俊「计算机与思想奖」获奖演讲全文：从一张照片，逆推一个世界｜IJCAI 2026
8月20日，斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象，物理结构才是因果，提出以物理代码为桥，融合基础模型泛化力与物理模拟因果性，构建视觉与物理智能。