清华孙茂松团队 × 深言科技：以解释作为训练信号，让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
清华孙茂松团队 × 深言科技：以解释作为训练信号，让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型FaithLens 模型在忠实性幻觉检测任务上，达到了当前最优效果。
来自主题: AI技术研报
8192 点击 2026-01-08 08:43
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FaithLens 模型在忠实性幻觉检测任务上，达到了当前最优效果。
当大模型竞争转向后训练，继续为闲置显卡烧钱无异于「慢性自杀」。如今，按Token计费的Serverless模式，彻底终结了算力租赁的暴利时代，让算法工程师真正拥有了定义物理世界的权利。
过去一段时间，我们介绍了很多小白入门级的agent框架，也介绍了包括langchain在内的很多专业级agent搭建框架。
Transformer 已经改变了世界，但也并非完美，依然还是有竞争者，比如线性递归（Linear Recurrences）或状态空间模型（SSM）。这些新方法希望能够在保持模型质量的同时显著提升计算性能和效率。
Andrej Karpathy 大神力荐的 Vibe Coding，正在成为开发者的新宠。这种「只需聊一聊，AI 可以把功能写出来」的体验，极大提升了简单任务的开放效率。
这篇文章的思路来自 Philipp Schmid，由 minghao 推荐 https://www.philschmid.de/agent-harness-2026
当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward，optimizer step 等⼀系列基本原语，分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联，
想象一下，你正在训练一个未来的家庭机器人。你希望它能像人一样，轻松地叠好一件衬衫，整理杂乱的桌面，甚至系好一双鞋的鞋带。但最大的瓶颈是什么？不是算法，不是硬件，而是数据 —— 海量的、来自真实世界的、双手协同的、长程的、多模态的高质量数据。
2025 年，随着李飞飞等学者将 “空间智能”（Spatial Intelligence）推向聚光灯下，这一领域迅速成为了大模型竞逐的新高地。通用大模型和各类专家模型纷纷在诸多室内空间推理基准上刷新 SOTA，似乎 AI 在训练中已经更好地读懂了三维空间。
您可能已经感受到了，从2025年开始到如今，全世界都在谈论Agentic AI或Agent（代理式AI）。从董事会到咨询公司，从更高级别的战略到街头巷尾，仿佛只要接入了大模型（LLM），所有的业务流程就能自动运转，效率就能翻倍。