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AI 性格失控等诡异现象,终于有了科学解释

Anthropic新研究发现控制语言模型「性格特征」的人格向量,解释AI恶意、谄媚等现象。研究开发自动化流程生成向量,通过实验验证其对模型行为的控制,还有监控、防护等功能,不过也引发争议。

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OmniHuman-1.5:让数字人拥有“思考”的视频生成新范式

现有视频数字人模型难捕捉角色本质,字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计,使模型融合多模态信号,生成高质量角色动画。

带你学AI
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LLM的下一战:从狂卷数据到精算数据

大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文,介绍高效训练和机器遗忘两赛道,前者有数据价值飞轮5大模块,后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。

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一键式训练端到端Agent,Qwen3+MCP工具集高效集成!

RLFactory是开源的端到端RL后训练框架,将环境与训练解耦,用Qwen3基座调用MCP工具集,可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效,还支持一键式训练,未来会更易用高效。

深度学习自然语言处理
开源动态9

Qwen-Image-2.1开源:轻量高能,创作编辑一体化

通义千问团队正式开源Qwen-Image-2.1图像模型,该模型为7B轻量参数,整合文生图与图像编辑能力,原生支持透明图像生成编辑,做了多方面能力升级,开放多平台供开发者体验。

千问大模型
开源动态8

当 Agent 尝试接管浏览器,连“我是人类”都证明不了?上海交大开源发布交互评测基准 HLL

随着多模态大模型发展,Web Agent 面临验证码挑战。上海交通大学等团队发布 HLL 评测基准,解耦真实度为三维度,对 8 款前沿模型测试,揭示 Agent 在多步交互微操上的短板。

深度学习自然语言处理
算法论文8

EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗?非也

随着LLMs在高风险领域广泛应用,其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误,传统检测方法对此失效,提出跨模型探针法提升检测能力。

深度学习自然语言处理
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Claude翻车:Opus 4.1白天退化,Anthropic承认并回滚更新

发布即拿下各项SOTA的Claude Opus 4.1翻车,用户反馈其变得迟钝,官方承认处理某些请求时质量退化,如白天推理性能下降,使用限制不明确,还会暴露API密钥,官方已回滚版本。

量子位
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MiniMax修改开源授权被骂疯了!限制M2.7商用、强制标注来源,却没完全撤下MIT标识

近日,MiniMax M2.7 模型变更开源使用条款,收紧商业授权,引发社区热议。MiniMax 称此举为防第三方‘阉割降级’模型。但标注‘Modified - MIT’却限制商用引开发者质疑,此前 MiniMax 一直完全开源。

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舍弃 VAE,预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗?

纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式,提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题,将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。

机器之心