「反馈对齐」共找到 466 篇相关文章
95% 企业 AI 落地失败当下，另外 5% 的 CIO 在谈什么？
文章指出 95% 企业 AI 落地失败，痛点在于认知难对齐、技术业务错配、价值度量模糊、数据底座不佳。阿里云蒋林泉等 CIO 探讨解法，提出 RIDE 方法论，还分享太古可口可乐、顺丰等企业的 AI 落地经验与智慧。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。
LangExtract：用LLM 一键完成长文档信息抽取与可视化
在2025年大语言模型迅猛发展时，信息抽取成了NLP场景里的“硬骨头”。Google在7月30日开源的LangExtract利用多种LLM，实现“按指令抽取+源文对齐 + 一键可视化”的完整闭环，还给出使用步骤和进阶操作。
Pingpong Schedule并不是万能钥匙
SGLang社区开发者反馈，SM90 FP8 Blockwise Scaling Grouped GEMM从H20迁移至H800后性能下降。文章分析是Pingpong调度策略所致，因算力提升，其使TensorCore未充分利用、TMA效率低，建议用Cooperative策略。
GPT-5最大市场在印度？Altman最新访谈：可以聊婚姻家庭，但回答不了GPT-5为何不及预期
2025年8月8日OpenAI发布GPT - 5引热议。个人消费者多有不满，反馈体验差、性能不强；企业级市场却很欢迎，多家公司已采用。Sam Altman在访谈谈其特性，还聊了职业、家庭、AI发展等话题。
GPT-5最大市场在印度？Altman最新访谈：可以聊婚姻家庭，但回答不了GPT-5为何不及预期
2025年8月8日OpenAI发布GPT - 5引发热议。虽受部分用户质疑，如反应慢、回答不准确等，但企业级市场反馈良好。OpenAI CEO Sam Altman在访谈中谈其特性、应用等，还探讨AI对各领域影响及社会问题。
监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力
清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。
今天起全员免费！GPT-4.1上线ChatGPT，首波实测：又快又听话，油腻感没了
今天凌晨起，GPT - 4.1可在ChatGPT中供所有用户使用。它专为编码任务和指令执行设计，推理效率高。首波实测反馈速度快、需明确指示且更清爽，性价比高，是日常编码的好选择。
对话 xLean 薛轲翰：扫地机产品远没有到头，清洁机器人可以是 Family Agent 的起点
这是Founder Park对xLean创始人薛轲翰的专访，薛轲翰提出通用家庭机器人应从真实场景切入，而非诞生于实验室，xLean推出双形态洗地机器人TR1，以清洁为起点布局Family Agent生态，已获得不错的市场反馈。
刚刚，全球最强GPT-6 Astra来了！人类进入AGI时代
OpenAI官宣下一代旗舰模型GPT - 6 Astra，定义其为「世界上最智能、对齐程度最高」的模型。它多项基准测试成绩惊人，在编程、计算机使用等多领域表现卓越，还改写科研纪录，不过因安全能力强暂未全开放。