「Token级别对齐」共找到 895 篇相关文章
突发！字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型，用12T tokens训练，采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算，有两个基座版本，Instruct版在多方面表现强劲，性能碾压OpenAI开源模型。
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
性能比肩DeepSeek-R1，MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王｜开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1，原生支持100万token输入、8万输出，性能比肩DeepSeek - R1，仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法，在多领域表现出色，模型权重可在HuggingFace下载。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
1.5K Star！网页提取神器 webclaw：让 AI 精准抓取网页核心内容！
webclaw是专为AI工作流打造的高性能网页提取工具，能把网页转成适合大模型的内容。它有Token优化、极速响应等亮点，支持多种安装和使用方式，解决了传统抓取工具的痛点。
AIEC 2026：今天起，Agent开始成为企业里的「新员工」
AIEC 2026人工智能+生态大会在北京召开，聚焦AI从战略部署到产业实践。大会指出大模型发展风向已变，落地竞赛开启，未来AI将成企业员工，还探讨了Agent落地关键及人与AI关系等问题。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。