「超级对齐团队」共找到 3854 篇相关文章
谷歌提出破局Self-Consistency计算瓶颈!LLM推理效率革命,推理加速不牺牲精度
Google Research等团队提出CISC,通过给推理路径赋予置信度权重,少量样本即可超越传统自洽性效果,平均减少40%计算成本,还提出WQD指标揭示模型自评估能力本质。
华为发布业界首个扩散语言模型Agent,部分场景提速8倍!
华为等团队研究发现,把Agent“底座”换成扩散式大模型(DLLM),执行速度提升30%以上,部分复杂任务效率达传统AR模型8倍。其优势源于生成范式,可重塑Agent设计。
ACL 2026|证据摊开看,场景图画清:让流式视频大模型拿捏「何时开口」
随着多模态和大语言模型发展,人类与 AI 交互走向共生。现有视频大模型难把握响应时机,西北工业大学等团队在 ACL 2026 提出 Response - G1 框架,实验显示其提升了模型性能。
Meta AI大裁员20%!田渊栋等600人一夜被裁
Meta在超级智能实验室裁掉600人,著名AI大佬田渊栋及其团队在列。PAR和Infra部门是重灾区,FAIR裁员比例仅约5%。Meta或更关注前沿模型研发,减少成果转化考量。
AAAI 2026 | 北航、东京大学填补AI「语义鸿沟」,过程感知视频理解如何找到「状态」锚点?
北航陆峰教授团队联合东京大学,提出视频理解新框架 TSS,引入“状态”作视觉锚点,解决抽象文本指令与具象视频对齐难题,已被 AAAI 2026 接收,代码已开源。
小扎豪掷143亿美元赌新「王」!28岁华人亿万富翁入职Meta,与谷歌决裂
Meta豪赌143亿美元,扎克伯格押注28岁天才Alexandr Wang掌舵超级智能项目。Alexandr宣布离任Scale,谷歌强烈反对并终止合作,此举或引发AI行业大地震。
字节Seed新方法!开源8B代码模型:自己筛数据训练自己,同量级SoTA,还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据,成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己,打造8B参数轻量级开源代码模型,性能超百亿级对手,不过也存在通用和数学能力短板。
AAAI 2026 Oral|InfiGUI-G1模型来了,刷新GUI Grounding SOTA
多模态大语言模型发展下,GUI Grounding任务是难题,现有RLVR方法有瓶颈。浙江大学等团队提出AEPO框架,推出InfiGUI - G1系列模型,小参数量刷新GUI基准测试SOTA,代码已开源。
小扎开价14亿让他换个地方打工,库克连挽留尝试都没有
苹果基础模型团队负责人庞若鸣跳槽Meta,原因是扎克伯格给出约14亿人民币薪酬包。Meta为挖顶级AI人才不惜重金,其超级智能实验室薪资远超正常水平,引发内部文化争议。
训练提速4.6倍!FP4+BF16双轨并行,NVIDIA×港大×MIT联手重新定义扩散模型训练速度上限
NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL,采用「FP4先探索、BF16再训练」框架,将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x,在速度与对齐效果间给出工程可行解法。