一张图片包含的信息是多维的。例如下面的图 1，我们至少可以得到三个层面的信息：主体是大象，数量有两头，环境是热带稀树草原（savanna）。然而，如果由传统的表征学习方法来处理这张图片，比方说就将其送入一个在 ImageNet 上训练好的 ResNet 或者 Vision Transformer，往往得到的表征只会体现其主体信息，也就是会简单地将该图片归为大象这一类别。这显然是不合理的。
LLaVA 于 2023 年提出，通过低成本对齐高效连接开源视觉编码器与大语言模型，使「看图 — 理解 — 对话」的多模态能力在开放生态中得以普及，明显缩小了与顶级闭源模型的差距，标志着开源多模态范式的重要里程碑。
近年来，以强化学习为核心的训练方法显著提升了大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力与对齐性能，尤其在理解人类意图、遵循用户指令以及增强推理能力方面效果突出。尽管现有综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述，但其涵盖范围较为有限，未能全面总结强化学习在 LLMs 全生命周期中的作用机制。
核心速递： GLM-4.6 发布，榜单排名提升，价格不变 实测效果对齐 Claude 4，超越其他国产模型 GLM 开发者包月套餐升级，1/7 价格取得 Claude 4 9/10 的效果，值得使用
AI生成第三视角视频已经驾轻就熟，但第一视角生成却仍然“不熟”。为此，新加坡国立大学、南洋理工大学、香港科技大学与上海人工智能实验室联合发布EgoTwin ，首次实现了第一视角视频与人体动作的联合生成。
今天凌晨，Claude Sonnet 4.5发布了！新模型在编码、计算机使用、推理、长任务能力、安全对齐上的水平全面拔高，成为新一代编程模型王者。新一轮围绕编程展开的百模大战即将展开，而Claude Sonnet 4.5即将成为大家争相对标的新对象
在三维重建不断走向工程化的今天，前馈式3D Gaussian Splatting（Feed-Forward 3DGS）正火速走向产业化。 然而，现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”（pixel-aligned）策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
AI读不懂HTML、Markdown长文档的标题和结构，找信息总踩坑？解决方案来了——SEAL全新对比学习框架通过带结构感知+元素对齐，让模型更懂长文。
CBD 算法则是快手商业化算法团队在本月初公布的新方法，全名 Causal auto-Bidding method based on Diffusion completer-aligner，即基于扩散式补全器-对齐器的因果自动出价方法。
近期，北京大学与字节团队提出了名为 BranchGRPO 的新型树形强化学习方法。不同于顺序展开的 DanceGRPO，BranchGRPO 通过在扩散反演过程中引入分叉（branching）与剪枝（pruning），让多个轨迹共享前缀、在中间步骤分裂，并通过逐层奖励融合实现稠密反馈。
