无需构造偏好对:TGO用标量反馈对齐视觉生成模型|ICML'26
无需构造偏好对:TGO用标量反馈对齐视觉生成模型|ICML'26生成模型的偏好对齐,可能正在进入一个新的阶段。
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生成模型的偏好对齐,可能正在进入一个新的阶段。
过去一段时间里,在围绕大模型推理能力增强的研究中,SFT 和 RL 是两类核心后训练范式 —— 前者稳定收敛快,能高效吸收高质量推理数据;后者更具探索性,有望推动模型实现复杂推理和分布外泛化。
宠物大模型健康公司重庆绮算法科技有限公司(以下简称“绮算法”)、智谱“Z计划”生态企业,近日完成数千万元融资,投资方为启赋资本与聚恒创投。本轮资金将主要用于产品迭代、模型能力深化及市场拓展。
近日,Meta AI 与香港中文大学颠覆性提出了一种全新的视觉推理范式 ATLAS,不用外部工具,不显式生成中间图像,没有视觉监督信号,只用一个离散 word,首次颠覆性地代替 Agentic 和 Latent Visual Reasoning。
就在刚刚,被Anthropic视为「太危险」的绝密大模型Mythos,竟在谷歌云悄悄解禁。CMU最新实测爆出,它在真实漏洞攻防中,断层碾压GPT-5.5。
近期,专为Diffusion模型设计的插件框架——Diffusion Templates正式开源发布。这个框架能大幅降低可控生成技术的训练和使用难度,让开发者能够通过丰富的Templates来精准控制模型的生成结果。
针对这一问题,上海人工智能实验室、复旦大学、上海交通大学团队提出了Thoth:一个面向生物实验protocol生成的科学推理模型。一句话概括:Thoth不是让模型“写得像protocol”,而是让模型按照实验逻辑,生成可解析、可评估、可执行的protocol。
5月15日,米哈游在北京举办了一场AI基础大模型相关的技术分享会与顶尖校招生招募活动,米哈游创始人刘伟在此次招聘会上分享了部分他对AI业务的看法和愿景。
浙大联合微软亚洲研究院最新提出的World-R1,不改架构、不要3D数据,纯靠强化学习就让视频生成模型学会了“理解”三维世界。World-R1 的出发点很简单:预训练的视频模型里面已经有 3D 知识了,只是“沉睡”着。用强化学习把它叫醒就行。
最近一两年,AI 行业有一个很微妙的变化:大家不再满足于问 “模型会不会回答”,也不再只关心 “Agent 能不能调用工具”。越来越多的讨论开始回到一个更终极的问题:AI 到底能不能完全自动化接管工作区,理解个性化需求,像一个真实的人类劳动力一样,把一件事情从头到尾做完?