「监督委员会」共找到 158 篇相关文章
我们对 Coding Agent 的评测，可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」，不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向，与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集，结果显示模型过程规范遵循不足，未来训练需引入过程监督。
图像编辑缺训练数据？直接从视频中取材，仅用1%训练数据实现近SOTA效果
百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程，Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移，仅用主流编辑模型约1%监督数据，在图像编辑任务达近SOTA效果，解决数据稀缺与权衡难题。
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈：北航/新国立提出AmbiSuR，重塑高保真3D几何重建
3D高斯泼溅推动神经渲染发展，但提取3D几何表面易失真，核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架，从表征和监督层面解决问题，实验证明其在多数据集表现优异。
太意外！教皇和Anthropic创始人，要联袂开发布会
5月26日，教宗利奥十四世将发布通谕《Magnifica Humanitas》聚焦「AI时代对人的保护」，Anthropic联合创始人Chris Olah受邀。梵蒂冈同步成立AI委员会。但有人质疑这是道德外包或公关道具，全球也缺乏有效约束AI发展的机制。
从显式CoT到隐式CoT：复旦让AI告别啰嗦，实现大模型高效沉默推理
复旦大学等机构团队论文提出SIM - CoT技术，解决隐式思维链推理准确率低、不稳定问题。该技术引入步骤级监督，提升性能、效率和可解释性，在多模型和任务测试中表现出色，让大模型高效沉默推理。
Zig 创始人直言，Bun 靠 Claude 生成的 Rust 重构版是“没人把关的烂代码”
Bun创建者用Claude智能体11天将Bun从Zig移植到Rust，虽通过测试，但Zig创始人Andrew Kelley批评其编程实践不规范，认为代码是‘没人把关的烂代码’，且AI生成代码缺监督会出问题。
Ilya尘封10年录音曝光！大二入Hinton门下，竟坦言机器学习反直觉
新智元报道，博主曝光Ilya 2015年谈论深度学习的语音片段。数学出身的Ilya认为机器学习违反直觉，大二与Hinton合作。他指出监督学习是最成功领域，还谈及神经网络目标函数、深度学习追求等观点。
被喷了……我索性扔出价值过万的 AI 编程 prompt
作者因招聘要求被喷，索性分享价值过万的 AI 编程 prompt。介绍招聘需把控 AI 产出质量，还讲了完整表达需求、完善文档、过程监督等编程要点，最后给出杀手级 prompt 并预告下文。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。