「AI学习范式」共找到 10853 篇相关文章
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。
马斯克起诉OpenAI和苹果垄断：App Store操纵排名，索赔数十亿美元
马斯克的xAI起诉OpenAI和苹果反垄断，指控苹果操纵App Store排名偏袒ChatGPT、打压Grok，还称两家公司联手垄断AI市场。这不是他首次和OpenAI对簿公堂，他与苹果也早有积怨。
无需SFT也不用RL，样本级推理优化神器SLOT来了，准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法，无需SFT和RL，让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现，计算开销小，能使模型准确率大幅提升，还无需额外资源，在各规模模型上效果显著。
斯坦福吴佳俊「计算机与思想奖」获奖演讲全文：从一张照片，逆推一个世界｜IJCAI 2026
8月20日，斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象，物理结构才是因果，提出以物理代码为桥，融合基础模型泛化力与物理模拟因果性，构建视觉与物理智能。
NUS、牛津等联合发布音视频智能综述：系统梳理大模型时代的AVI全景图
NUS领衔近10家机构发布音视频智能综述，系统梳理大模型时代AVI发展全貌，涵盖感知、生成与交互，复盘子方向工作，构建任务蓝图，整理评测体系，总结基础技术，还探讨应用、安全及未来研究方向。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
发 token 当工资？工程师不只拿现金和期权，开始按 token 分身价了
硅谷正用 token 吸引人才，国内也有类似趋势。AI 使用成本渐成人力成本关键，token 对应算力争夺，其价格上涨，大厂还想将 token 变成新价值单位，引发质疑。
32岁程序员猝死引反思：应给“随时随地办公”设红线；内存条涨速超金条，100根可换上海一套房？DeepSeek工程师误点踩令程序员破防｜Q资讯
本文为AI行业资讯汇总，包含32岁程序员猝死反思‘隐形加班’、TikTok官宣美国方案、内存条价格飙涨、燧原科技IPO获受理等热点，还有OpenAI、Meta等公司近期动态，以及行业会议推荐。
卢宗青团队新作：人类先验打底，统一动作对齐，通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线，系统性解决多形态平台部署问题。
四问智谱上市｜甲子光年
2026年1月8日，智谱AI在港交所上市。本文围绕其上市提出四问：是否为“中国OpenAI”、投资人押注点、商业模式健康度及“钱路”方向。指出它应卸下标签，回归技术与商业本质。