通过迭代解对齐方法估计智能体输出轨迹中罕见但灾难性事件的发生频率
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首个面向长周期记忆召回的代理记忆帕累托前沿评测基准
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提出Harness蒸馏方法，使代理能力脱离特定Harness部署约束，支持跨领域迁移
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融合视觉与触觉的灵巧操作世界-动作模型，解决纯视觉世界模型在接触动力学建模上的局限
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面向移动端设备的LoRA生成超网络，实现资源受限下的高效大模型个性化生成
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基于token级修正的交互式对齐数据标注工具，提升LLM与智能体轨迹标注效率
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具备隐式3D感知记忆的一致性视频世界模型，支持跨视角长时序观测一致性建模
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提出可训练状态诊断方法，识别多轮工具调用中真正需要优化的关键模型调用点
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面向游戏场景的多时间尺度数据集与评测框架，覆盖视觉理解、指令分解、目标规划与精准动作控制
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25位顶尖数学家联署公开信，警示AI实验室正威胁数学研究的原创性与可信性
「一场由顶级数学家发起的、具有强大圈层唤醒力但零技术出口的伦理警报，核心看点在于它正成为STEM人群判断AI可信边界的认知锚点。」
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布里斯托大学提出借鉴药品审批机制的医疗AI三重验证框架，涵盖系统边界、群体公平性与临床一致性
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提出面向人机协同路由的角色对齐能力评估框架，支持小样本专家泛化
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提出道德熵概念量化标注者在道德判断上的不确定性，挑战多数投票简化处理范式
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提出语言模型‘测谎仪’测试，通过内部表征分析识别模型隐藏但具备的知识
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为LLM社会仿真代理引入贝叶斯信念层，实现可控意见动态建模与开放度显式指定
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指出Softmax注意力缺失拒答与噪声过滤两大原语，实证验证门控机制对此的补充作用
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提出视觉语言模型行为诊断框架，系统验证其子组件间信息存储与传递是否符合预期
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提出可泛化至各类ML系统的可认证选择性预测安全护栏框架，支持按报告单元精度认证
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构建面向组合任务的持续学习评测基准，检验世界模型跨任务知识保留与复用能力
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Anthropic提出的面向空间智能的世界模型，支持具身智能体的环境建模与推理
「Atlas已成中国硬科技一级市场最强势叙事锚点与物理AI基础设施事实标准，但技术封闭、无API、无开源、无商用接口，个人及小团队无法复刻或接入，仅适合作为融资故事核心资产与产业合作准入门票。」
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揭示多跳检索失败的结构性聚类规律，提出基于分数分布的置信度评分与主动拒答机制
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基于OpenClaw数据集，首次实证揭示用户日常AI代理委托行为中的价值观敏感性模式
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提出从开源代码库本身自动生成多样化、可验证的代理编程强化学习环境的新范式
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将智谱RSI范式拓展至图形设计领域，构建基于用户流量演化的程序性记忆持续适应框架
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提出用大语言模型自动化提取结构化文本特征用于表格预测任务的迭代框架
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提出指数噪声Best-of-n采样方法，实现更细粒度控制奖励与分布偏移权衡的测试时对齐技术
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首次系统研究临床世界模型中反事实模拟的干预粒度问题，提出治疗捆绑概念以提升医疗决策可信度
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提出面向部分证据的检索感知式问题学习框架，优化交互式信息获取中的问题选择策略
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提出基于传感器证据审计的机器人主动求助决策框架，解决人机纠错对话启动时机问题
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黄仁勋在 CBS 采访中关于 AI 风险被夸大的公开表态（非学术论文，属重要行业信号）
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