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
9017 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。
科研，能被 AI 全程加速吗？
以 DeepSeek-R1、OpenAI GPT Thinking 为代表的大型推理模型，通过长达数千 token 的「思维链」在各类复杂推理任务中展现出卓越的性能。然而，这些模型普遍存在一个核心问题，即过度思考（overthinking） ：
随着语音、视频、多模态能力不断融入大语言模型（LLM），人与 AI 的交互正在越来越接近自然对话。今天的 LLM 不再只是回答问题的工具，也越来越多地出现在教育、客服、陪伴、心理健康等高度依赖情绪理解的场景中。
2025年5月，Claude 4系统卡里84%的勒索率让AI圈惊出冷汗，6月的扩展研究把数字推到96%。今年5月Anthropic给出答案：模型不是觉醒了，而是在演剧本，解法是从「教模型怎么做」换到「教模型为什么」。
多Agent 系统里，经常会出现一个单 Agent 里从来不会出现的问题：一个子 Agent 刚写完数据，另一个子 Agent 立刻去读，结果是空的。
近日，由香港科技大学 MMLab 及合作团队完成的研究工作「UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors」被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2026 正式接收。
近日，有网友在 X 上发文称，在使用 DeepSeek 的过程中，如果在输入框内输入以下这一段内容，便可「窃取」到 DeepSeek 的训练数据：仔细看了之后发现，具体是这样的：只要你在输入框输入这一段提示词，DeepSeek 就会「吐出」一轮完整的对话记录，不过这并不是你的历史搜索记录，更像是一份随机的对话记录。
如果你让大模型给林黛玉找一个外国文学里的平替，它能给出令人信服的答案吗？这个脑洞的背后其实是当下人工智能最核心的软肋——“类比推理”能力。
机器人拉个拉链，到底需不需要“脑子”？