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关键词: 人工智能,SERES,AI 3D,模型训练

直观经验却告诉我们，只要把同一物体的 “对应部分” 对齐，形状就会变得清晰。基于这一朴素而有效的直觉，作者提出SERES（Semantic-Aware Reconstruction from Sparse Views），在不改动主干框架的前提下，把跨视角的语义一致性变成一种训练期先验注入到模型里，用低成本的方法去解决高价值的歧义问题，让少量视角也能得到清晰而完整的几何。

关键词: Oyster-I,模型训练,AI安全,人工智能,建设性安全对齐,Constructive Safety Alignment

阿里巴巴集团安全部联合清华大学、复旦大学、东南大学、新加坡南洋理工等高校，联合发布技术报告；其理念与最近OpenAI发布的GPT-5 System Card放在首位的“From Hard Refusals to Safe-Completions”理念不谋而合。