上海AI Lab新研究：SFT能泛化，只要满足这三个条件
上海AI Lab新研究：SFT能泛化，只要满足这三个条件随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
来自主题: AI技术研报
9394 点击 2026-05-13 09:59
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随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
今天，谷歌原生视频模型Gemini Omni意外曝光！各种惊艳demo刷爆，教授黑板推导数学公式、一句话编辑视频，丝滑程度让全网破防。
你可能觉得今年人形机器人的 demo 已经看麻了。但 Ted Xiao 说，哪怕是最粗糙的那一条，放在两年前都能让全场研究者惊掉下巴，因为那时候没人相信这事真能成。
GENE-26.5 值得看的，是它背后的「具身智能版 Harness + 模型」。
上周，我们在热爱远识资本的文章中提到了其代表作：仅靠demo就能实现13.2亿美金估值的Vivix。
看过的人已经傻眼了，因为这可能是今年为止最炸的机器人demo。
研究者开始尝试让 MoA 变稀疏。例如，一些方法如 Sparse MoA 会先让模型池中的所有模型生成回答，再通过额外的评审模型进行打分和筛选，只保留一部分模型进入后续协作。这样虽然减少了后续融合的负担，但本质上仍然绕不开一个问题：为了决定该选谁，系统还是得先让所有模型都推理一遍。
EverMind 想做点不一样的。这家由盛大集团孵化的公司，定位是为所有AI Agent提供一个通用的"记忆层"（Memory Layer）。它的核心产品EverOS是一套开源的长期记忆系统，开发者可以把它接入自己的Agent，让AI不仅能记住用户的历史对话和偏好，还能像人一样对记忆进行整理、更新，甚至从过去的经验中学习和进化。
刚看到这个 Demo 的时候着实有些想笑，很久没有见过吐词如此之慢的大模型了。观感上就像「闪电」老师。尽管只有每秒 0.6 个 tokens 的输出速率，这依旧是一个令人不可思议的工作。因为这是一个跑在 iPhone 17 Pro 上的 400B 大模型！
过去十年，压缩在 CV 学术圈一直是个边缘方向——做生成、做大模型才是显学。但 SparcAI 的两位95后创始人各自做了多年压缩，然后在同一间 NTU 实验室相遇，两年后发布了 Sparc3D。模型 demo 上线当日冲上 HuggingFace Trending 榜首，论文被 NeurIPS 2025 录用。如今他们创办了 SparcAI，目标是一家世界模型公司。