近年来，深度学习技术在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域取得了突破性进展。然而，在现实场景中，传统单目标优化范式在应对多任务协同优化、资源约束以及安全性 - 公平性权衡等复杂需求时，逐渐暴露出其方法论的局限性。
在大模型逐步接近AGI之时，"AI对齐"一直被视为守护人类的最后一道防线。
跨模态因果对齐，让机器更懂视觉证据！
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。
在实际应用过程中，闭源模型（GPT-4o）等在回复的全面性、完备性、美观性等方面展示出了不俗的表现。
StyleStudio能解决风格迁移中风格过拟合、文本对齐差和图像不稳定的问题，通过跨模态AdaIN技术融合文本和风格特征、用教师模型稳定布局、引入基于风格的无分类器引导，实现精准控制风格元素，提升生成图像的质量和稳定性，无需额外训练，使用门槛更低！
人类实现AGI之前，在技术、商业、治理方面仍然存在诸多问题——“人与AI能否共处” “算力叙事是否依然奏效” “开源有多大商业价值”等，腾讯科技策划《AGI之路》系列直播，联合合作伙伴，特邀专家、学者直播解读相关议题，对齐AGI共识，探寻AGI可行之路。
对齐科学的主要目标之一，是在危险行为发生之前，预测人工智能（AI）模型的危险行为倾向。
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的进展，但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域（例如减少幻觉问题），是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
仅需简单提示，满血版DeepSeek-R1美国数学邀请赛AIME分数再提高。
