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谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
Claude Opus 4.7发布：更强能力，自我纠错，越来越不需要人类干预了
Anthropic发布Claude Opus 4.7版本，搭配Routines功能可自动化工作，减少人类干预。该版本能力大幅增强，还引入新护栏机制保障安全，推出新运算级别和任务预算功能。
Claude Opus 4.7发布：更强能力，自我纠错，越来越不需要人类干预了
Anthropic发布Claude Opus 4.7版本，搭配Routines功能可自动化工作，人类干预减少。该版本能力大幅增强，还引入护栏机制保障安全，推出新运算级别和任务预算功能。
解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估
香港大学与Adobe Research联合发布Self - E框架，可从零训练实现任意步数文生图。它改变训练范式，用两条互补训练信号，在GenEval基准表现出色，让文生图训练更灵活且具扩展性。
NeurIPS 2025 Spotlight | 只需一条演示，DexFlyWheel框架让机器人学会「自我造数据」
北京大学、哈工大联合 PsiBot 灵初智能提出 DexFlyWheel 框架，仅需单条演示就能自动生成多样化灵巧操作数据，缓解数据稀缺问题，已被 NeurIPS 2025 接受。此框架在成本、效率和数据多样性上优势明显。
人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
大模型训练新突破！“不对称”训练让AI学会自我反思，推理零开销
字节团队提出全新语言模型训练方法PCL，首次打破训练与推理对称约束，实现‘训练-推理不对称’。在训练时让模型反思评估结果，推理时仅输出答案，零额外开销，显著提升模型能力。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。