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北大腾讯突破奖励模型瓶颈！让AI理解人类偏好，泛化能力比肩GPT-4.1

北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything，突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则，降低成本，泛化能力比肩GPT - 4.1，还能用于定制AI行为模式。

深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。

全球三家AI研究机构结论曲线斜率几乎重合，而中国面壁智能和清华联合团队两年前提出的“密度定律”与它们一致。该定律改写行业假设，如推理成本下降、端侧智能爆发临近、大模型策略反转等。

本文基于高精度数据结合符号回归等方法重建混合长理论，提出解决泛化性问题的策略。通过槽道等基本流动获普适公式，用于封闭求解RANS方程，在工程附着流中提升精度，为飞行器摩阻预测提供新工具。

生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注，现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架，构建HydraFake数据集，赋予大模型“模式感知推理”能力，实验效果超现有检测器，还给出未来研究方向。

OpenAI研究员姚顺雨在播客访谈中分享诸多新颖观点。他认为创业公司机会在设计新交互方式，未来或产生超越ChatGPT的超级应用；还指出语言是实现泛化的工具，强化学习有泛化趋势，智能边界由不同超级应用共同定义。

近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。

字节跳动Seed团队推出新一代折叠模型SeedFold，在多个蛋白质相关任务性能上超越谷歌AlphaFold 3。该研究为有效缩放生物分子基础模型提供新思路，推出加宽模型、线性三角注意力等方法。

2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。