「无监督去偏对齐」共找到 937 篇相关文章
从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代，开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’，介绍其优势、人+AI结对编程模式，还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略，强调文档驱动和安全合规。
大模型哪里出问题、怎么修，这篇可解释性综述一次讲清
来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述，通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式，为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论，还梳理可解释对象体系和干预手段。
Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
50万个AI生成的应用，正在赚钱
在2025秒哒创造者大会上可知，“三无”AI生成应用已诞生50万个商业应用，覆盖200多个细分领域。如“荣堂古村数字博物馆”等，它们变现能力强。秒哒是相关工具，操作简单，技术体系完整。
突发！arXiv CS新规：未经同行评审，一律不收
arXiv CS板块新规，「综述/调研」和「立场」类论文须经同行评审才可收录。因LLM生成论文激增，此类无实质价值论文增多。但学界大佬对此不满，认为会误杀优质内容，拖慢成果发布。
LangChain 不看好 OpenAI AgentKit：世界不需要再来一个 Workflow 构建器
OpenAI发布工具集AgentKit，含可视化画布Agent Builder。LangChain创始人Harrison Chase锐评，市场不需要这种可视化工作流构建器，因其不是真正的Agent构建器，且面临高低复杂度问题挤压。
AI 产品范式探讨：非线性思维、多 Agent 协作才是复杂任务的更优解
本文探讨AI产品范式，指出当前大模型产品设计多将其视为‘万能单兵专家’，但复杂任务下效果不佳。提出群体智能、非线性思维等观点，阐述人机协作方向，介绍新范式及AI产品商业化核心是信任。
DeepMind哈萨比斯最新认知都在这里了
谷歌DeepMind CEO哈萨比斯在访谈中谈AGI，称若未来十年实现，将开启科学黄金时代。他指出当前AI瓶颈，如非真正“博士级智能”、无“真正创造力”，还介绍公司多模型进展及机器人战略等。
没有法律背景、聊了100位律师后开始创业，他搞出了一家7亿美元估值的AI公司
Legora是法律科技赛道增长快的创企，获8000万美元B轮融资，估值6.75亿美元。其25岁无法律背景创始人Max Junestrand分享创业思考，涉及产品、销售、竞争等，为垂直领域AI创业提供借鉴。
突破企业AI落地的瓶颈：LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析（附源码）
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入，探讨数据层需求，通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座，解决企业AI落地瓶颈，附源码。