「模型表征对齐」共找到 7743 篇相关文章
央企怎么做超级智能体?对谈中电信天翼AI:自研模型为底座,自主规划是必须,能适应千行百业才行
中国电信天翼AI发布星辰超级智能体,获2025企业级AI Agent榜单央企第一。它依托自研“星辰大模型”,具备全模态、复杂推理等能力。访谈专家指出智能体可直接产出应用,落地需嵌入主业系统,电信持续迭代模型优化它。
自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。
视觉思维链全新架构,加州大学让多模态大模型有了灵性,整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链(CoVT)架构,让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力,采用对齐策略和四阶段训练,实验显示性能提升,还具可解释性。
从“卷模型”到“算总账”:AI 产业竞争开始拼什么 | 请回答 WAIC 2026
WAIC 2026热度高涨,InfoQ直播间追问‘AI正在重写什么’。与会嘉宾讨论AI产业新阶段变化,如从‘看能力’到‘算总账’,认为模型重要性方式已变,还探讨了AI原生产品定义、AI Infra影响及未来关注方向。
V-RAE:把「看懂视频」的能力带入生成,重新思考视频模型的潜空间
近日,新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征,还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证,其在视频生成和预测上性能出色。
ICML 2026 | 大模型内部也会长出「情绪树」,规模越大越懂人心
ICML2026 论文指出,大语言模型内部会自然形成类似人类心理学模型的「情绪树」,模型越大,情绪树越复杂,且在销售等任务上表现更好。同时,模型的情绪结构受身份设定影响,存在与人类相似的情绪识别偏见。
终于!世界模型进入“有声时代”:24FPS画面+48kHz立体声实时生成
过去两年视频生成模型不断提升画面参数,但传统模型生成的视频固定,用户无法干预。而世界模型可跟随操作实时渲染、动态生成世界。目前Noiz AI联合多机构发布实时可交互音视频世界模型HelixWorld 1.0,后续还将开源。
腾讯混元开源AI绘画新框架:24维度对齐人类意图,让AI读懂复杂指令
腾讯混元团队开源PromptEnhancer框架,通过“思维链提示重写”提升AI绘画文本 - 图像对齐精度,复杂场景准确率提升17%以上。还开源高质量基准测试数据集,为研究提供支撑。
Anthropic 在 Claude 内部发现"全局工作空间",可以直接读取模型没说出口的想法
Anthropic发布研究,在Claude内部发现J - space(雅可比空间),即“全局工作空间”,它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容,还验证了其功能属性,可用于对齐审计等。
打破资源瓶颈!华南理工&北航等推出SEA框架:低资源下实现超强多模态安全对齐
本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架,针对多模态大模型低资源安全对齐难题,用合成嵌入替代真实数据,突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险,实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。