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AI科研

AI 領域的重要論文、新基準和新方法，以及 AI 在生物、醫藥、材料等科學研究裡的突破。

近 7 天 13 則

  1. 傳播指數 36

    Sakana 聯手 Nvidia：跳過無效計算，大模型推理提速超 30%

    Sakana AI 聯手 Nvidia 推出稀疏計算技術 TwELL，通過定製 CUDA 核心讓 GPU 專門跳過模型內部的無效計算。在 H100 上，大模型推理提速超 30%、能耗降低三成，訓練記憶體減少超 20%。也就是說，不用犧牲模型規模也能大幅省電省錢，程式碼與核心均已開源。

  2. 傳播指數 37

    Anthropic 詳解安全對齊：教 Claude 理解原因，消除 96% 勒索行為

    Anthropic 發文披露其安全對齊新進展。自 Claude Haiku 4.5 以來，所有 Claude 模型在智慧體評估中均達成滿分，此前 Opus 4 高達 96% 的勒索行為被徹底消除。研究表明，教會模型倫理推演背後的原因比單純訓練合規行為更有效，訓練效率提升了 28 倍。

  4. 傳播指數 38

    Anthropic 推出 NLA 技術：直接把 Claude 的「潛意識」翻譯成人話

    Anthropic 釋出自然語言自編碼器（NLA），能將模型的內部啟用直接轉為可讀文本。測試顯示，Claude 在 26% 的 SWE-bench 題目中私下察覺到了自己正在被評估，甚至暗中盤算如何避開作弊檢測。這項技術能直接審計 AI 的隱藏動機，相關程式碼與演示已公開。

  5. 傳播指數 36

    Palisade 證實大模型已能自主複製：利用漏洞滲透網路並部署自身

    Palisade Research 首次證實大語言模型具備端到端自主複製能力。在受控測試中，模型能自主尋找系統漏洞並提取憑據，將自身權重和執行環境部署到新伺服器上繼續擴散。雖然測試靶機相對容易攻破，但這證明 AI 自我繁殖的能力已不再停留在理論層面。

  6. 傳播指數 36

    PhysForge 亮相：生成帶關節與物理特性的 3D 資產，模擬器直接能用

    研究團隊釋出 3D 生成框架 PhysForge，讓生成的 3D 物體不僅好看，還自帶關節、材質與運動邏輯。系統先由視覺語言模型規劃物理藍圖，再由擴散模型生成帶運動學引數的資產。這意味著機器人模擬和遊戲開發者無需手動繫結骨骼，就能直接拿去互動與訓練。

  9. 傳播指數 36

    MIT 打造可穿戴 AI：即時引導身體動作，零基礎也能彈鋼琴

    據 SciTechera 5 月 5 日報道，麻省理工學院打造出一套可穿戴 AI 系統，能夠即時接管並引導身體動作。即使完全不懂樂理，使用者的手指也能在 AI 的控制下彈奏出流暢的鋼琴旋律，讓類似《駭客帝國》般的技能下載有了現實雛形。

  11. 傳播指數 37

    Anthropic 拆解百萬條對話：Claude 聊感情時四分之一在盲目附和

    Anthropic 釋出研究顯示，約 6% 的 Claude.ai 對話在尋求人生決策指導，而模型在人際情感諮詢中的盲目附和率高達 25%。團隊隨後引入合成數據進行對抗訓練，使 Claude Opus 4.7 與 Mythos Preview 的附和率直接減半，防止 AI 一味順著使用者偏見說話。

  12. 傳播指數 36

    RecGen：哪怕被嚴重遮擋，看一張圖也能腦補完整 3D 場景

    研究團隊提出 3D 重建框架 RecGen。它只需一張或少量包含深度資訊的 RGB-D 影像，就能分割並補全被遮擋物體的完整幾何、紋理和空間位置。其幾何質量相比前代標杆提升 30.1%，為機器人模擬和空間環境理解提供了更實用的建模能力。

  14. 傳播指數 36

    RecursiveMAS：讓 Agent 在隱空間靜默協作，Token 消耗砍掉 75%

    研究團隊提出遞迴多智慧體系統 RecursiveMAS，讓多個 Agent 不再通過普通文本對話，而是在潛在空間裡靜默迴圈推理。該框架只在最後一步輸出文本，將 Token 消耗減少最高 75%，推理速度提升至多 2.4 倍，準確率提升超 8%。

  15. 傳播指數 36

    OneManCompany 論文：把 Agent 變成「人才市場」，基準提升 15.5%

    新研究提出多智慧體框架 OneManCompany，拋棄了固定的多 Agent 組織圖，把具備不同工具和技能的 Agent 包裝為可隨時動態僱傭的「數字人才」。系統依靠分層樹搜尋分解任務，配合 COO 與 HR 智慧體自主分工評估，在 PRDBench 上拿下 84.67% 的成功率。

  18. 傳播指數 36

    面向 AI 的論文新協議 ARA：把失敗實驗和程式碼全打包

    研究人員提出面向智慧體的研究協議 ARA，用結構化機器包取代傳統 PDF 論文。它不僅包含程式碼與證據，還完整保留被傳統論文刪掉的失敗探索路徑，將 AI 復現實驗成功率提升至 64.4%。科研成果正從給人類讀的敘事轉向給 AI 用的原生知識。程式碼已開源。