「无监督去偏对齐」共找到 937 篇相关文章
一手评测Seedance 1.0 pro，字节首次登顶视频大模型竞技场的大杀器来了。
作者在火山引擎发布会现场，认为视频生成模型Seedance 1.0 pro最酷。从多镜头组合、运动质量、情绪、运镜、物理动态效果、风格化六个维度测评，该模型各方面表现出色，无明显短板，已开放给企业用户，今日在豆包App全量上线。
这次，钉钉领先半目
钉钉发布会前，阿里成立Alibaba Token Hub事业群，设悟空事业部，钉钉归入其下。无招回归后思考AI时代钉钉形态，革故鼎新，推出真经系统等，在制造业案例展现优势，强调可编程企业概念，悟空有望带来新商业想象。
谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭，DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分
纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试，评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足，在无外部工具时，高难度题通过率为0，LLM与人类大师级水平差距明显。
成本暴降99%！万人大会系统全是AI生成的，Vibe Coding终于真上战场了
百度世界大会2025上，无代码对话式应用搭建平台“秒哒”升级到2.0，能全栈应用一键生成，综合成本降99%。它靠多智能体协作，整合百度生态，后端能力强，还发起黑客松大赛，海外版也上线。
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。
Figure三代机器人发布：洗衣洗碗家务全包！网友：非人形没有出路了
Figure发布第三代人形机器人Figure 03，专为适配Helix AI系统、贴合家庭场景打造。家务表现出色，CEO称无遥控。该公司发展迅猛，融资超10亿美元。Figure 03内外全面升级，为规模化生产设计，引发网友对人形机器人前景热议。
只需1/4预算，性能反超基线：阿里高德提出Tree-GRPO，高效破解智能体RL难题
阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索，在11个数据集中更省预算、表现更好，能在1/4预算超GRPO基线，解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。
CVPR 2026 ReSAM：每个目标只标1个点，SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》，提出让SAM每个目标只标1个点，通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上，1点标注与全监督差距仅1.3%，省99%标注成本。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练（MSM），在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示，新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降，还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合，可提升模型泛化能力。
一家低调的工业AI公司，用TPT跨越生成式AI鸿沟｜甲子光年
麻省理工学院报告指出约95%生成式AI企业试点无实质回报，存在生成式AI鸿沟。工业AI落地难，中控技术的TPT及TPT 2模型，在兰州石化榆林化工应用效果好，其优势源于数据和行业经验，也体现了破局决心。