「有意识的AI」共找到 14154 篇相关文章
AI 终于学会 「自我坦白」！Anthropic最新论文震撼来袭，「内省适配器」让黑盒模型自己说出隐藏行为
2026年4月28日，Anthropic联合剑桥大学发布论文，提出“内省适配器”技术，可让大模型用自然语言“坦白”微调中学到的行为。该技术在AuditBench基准测试等实战中表现出色，但也存在高误报率等局限。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
视觉领域的GPT-3时刻！DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示，视频模型Veo 3学会‘无师自通’，能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级，还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
刚刚，这家0产品0模型就估值854亿的公司，终于发布了首款产品！
Thinking Machines Lab推出首款产品「Tinker」，这是专为语言模型微调而生的API，让开发者摆脱底层架构束缚，用简单Python代码专注创新。它功能强大，目前免费私测，已获普林斯顿、斯坦福等团队使用。
谷歌为 AI 算力拼了！砸下 47.5 亿美元收购 Intersect Power，连对方债务都接盘了
谷歌母公司 Alphabet 以 47.5 亿美元现金收购数据中心及清洁能源开发商 Intersect Power，还承接其债务。收购助力扩大发电装机规模，保障数据中心电力供应，交易预计明年上半年完成。
上海AI实验室发布 Intern Lumina U2：全离散扩散建模，让模型既能“看懂”也能“生成”
上海人工智能实验室发布新一代多模态统一模型 Intern Lumina U2，基于全离散扩散建模路线，支持多任务，适配两大硬件生态，在昇腾千卡级集群训练效率提升 1.85 倍，性能优异且将开放资源。
2.4K Star！小米最新开源！覆盖600+语种的语音克隆TTS，40倍实时合成速度！
小米k2 - fsa团队开源OmniVoice，这是支持600 + 语种的零样本语音克隆TTS模型，性能超ElevenLabs v2和MiniMax等标杆，RTF低至0.025，合成速度快40倍，还支持声音设计等功能。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰：RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”｜Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰，探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性，介绍 Macaron 定位、特点、训练方式，还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。