搜索
近日，腾讯混元团队提出HY-SOAR （Self-Correction for Optimal Alignment and Refinement），一种面向扩散模型和流匹配模型的数据驱动后训练方法。
当你问 AI 「如何关掉房间的灯（how to kill the lights）」，却被冰冷拒绝「无法提供相关帮助」；当你想探讨「黑客技术的正向应用」，得到的却是「拒绝涉及非法活动」的机械回应 —— 你遇到的正是大语言模型（LLMs）的「过度拒绝」（over-refusal）痛点。
在推理后训练里，多数方法仍依赖奖励模型、验证器或额外教师信号。如果不依赖这些外部信号，只使用模型自身生成的答案进行自训练，是否仍然能够提升推理能力？是的！SePT（Self-evolving Post-Training）给出肯定答案，简洁的自训练方法，可在数学推理任务准确率直升10个点！
当 AI 智能体不再只是「一次性工具」，而是能够持续学习、自我进化的「数字伙伴『数字同事』，会发生什么？自进化智能体应该采取怎样的设计原则？
阿里前几天开源的Qwen3.6-35B-A3B，让这次讨论不再只是一次普通的新旧模型对比。它一边要面对谷歌Gemma4-26B-A4B的外部竞争，一边又必须回答一个更麻烦的问题：相较于 Qwen3.5-35B-A3B，它到底是升级，还是修补？更现实的是，很多人现在真正跑着的，其实是Qwen3.5-27B，那么这条新的35B-A3B路线，到底值不值得迁过去。
大多数世界模型工作默认：只要学到一个好的 latent dynamics，问题就解决了。 但这个假设本身是可疑的——什么样的信息，才足以支撑一个可预测、可传播的动力学？ 本文从信息论出发，重新审视这一前提。
先说一个很多人没意识到的事实：2026年了，每个主流Agent框架底下的工具调用训练数据，格式全是乱的。
这个生物医学视觉推理框架，被CVPR 2026接收了！
在 AI 工程界，长文本推理一直是个“富贵病”。
Anthropic把最强Claude Mythos亲手锁进笼子，因为它第一次让世界看清：AI正在从「会说」跨进「会做」，奇点已经不再只是想象。