浙大联手字节：开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M
浙大联手字节：开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M作者提出了一个大规模、高质量、多类别的指令跟随的视频编辑数据集 OpenVE-3M，共包含 3M 样本对，分为空间对齐和非空间对齐 2 大类别共 8 小类别。
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6639 点击 2025-12-17 09:22
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作者提出了一个大规模、高质量、多类别的指令跟随的视频编辑数据集 OpenVE-3M，共包含 3M 样本对，分为空间对齐和非空间对齐 2 大类别共 8 小类别。
在Anthropic，有一位驻场哲学家Amanda Askell专门研究如何与AI模型打交道。她不仅主导设计了Claude的性格、对齐与价值观机制，还总结出一些行之有效的提示词技巧。哲学在AI时代不仅没有落伍，反而那些通过哲学训练掌握提示词技巧的人，年薪中位数可以高达15万美元。
在具身智能与视频理解飞速发展的今天，如何让 AI 真正 “看懂” 复杂的操作步骤？北京航空航天大学陆峰教授团队联合东京大学，提出视频理解新框架。该工作引入了 “状态（State）” 作为视觉锚点，解决了抽象文本指令与具象视频之间的对齐难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收。
最近口述采样很火。如果您经常使用经过“对齐”训练（如RLHF）的LLM，您可能已经注意到一个现象：模型虽然变得听话、安全了，但也变得巨“无聊”。
近日，腾讯优图实验室联合华东理工大学、北京大学等研究团队在A生成图像检测（AI-Generated Image Detection）泛化问题上展开研究，提出Dual Data Alignment（双重数据对齐，DDA）方法，从数据层面系统性抑制“偏差特征”，显著提升检测器在跨模型、跨数据域场景下的泛化能力。
智东西11月28日报道，刚刚，快手开源其新一代旗舰多模态大模型Keye-VL-671B-A37B。该模型基于DeepSeek-V3-Terminus打造，拥有6710亿个参数，在保持基础模型通用能力的前提下，对视觉感知、跨模态对齐与复杂推理链路进行了升级，实现了较强的多模态理解和复杂推理能力。
随着大型视觉语言模型在多个下游任务的广泛应用，其潜在的安全风险也开始快速显露。研究表明，即便是最先进的大型视觉语言模型，也可能在面对带有隐蔽的恶意意图的图像 — 文本输入时给出违规甚至有害的响应，而现有的轻量级的安全对齐方案都具有一定的局限性。
刚刚，Anthropic 发布了一项新研究成果。今天，他们发布的成果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》，来自 Anthropic 对齐团队（Alignment Team）。他们发现，现实中的 AI 训练过程可能会意外产生未对齐的（misaligned）模型。
目前，GRPO 在图像和视频生成的流模型中取得了显著提升（如 FlowGRPO 和 DanceGRPO），已被证明在后训练阶段能够有效提升视觉生成式流模型的人类偏好对齐、文本渲染与指令遵循能力。
OmniVinci是英伟达推出的全模态大模型，能精准解析视频和音频，尤其擅长视觉和听觉信号的时序对齐。它以90亿参数规模，性能超越同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手的6倍，大幅降低成本。在视频内容理解、语音转录、机器人导航等场景中，OmniVinci能提供高效支持，展现出卓越的多模态应用能力。