日期: 2025 年 6 月 23 日

提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交

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上海人工智能实验室和上海交通大学的研究团队提出TELLME方法，通过表征解耦技术提升大模型内部透明度，实现可靠且简单的监控。该方法显著提升了模型的安全性和通用能力，并具有良好的扩展性。

推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限

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斯坦福等团队提出IneqMath基准，用于评估大语言模型在数学不等式证明中的严谨性与合理性。结果显示模型推理正确率远低于答案正确率，暴露出其逻辑缺陷。研究者引入多维度评审器审查模型解题过程，以提升模型的逻辑严谨性。

CVPR 2025 Award Candidate 英伟达等Difix3D+：用单步扩散模型修复 3D 重建伪影

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研究团队提出了一种创新方案Difix3D+，通过单步扩散模型对3D渲染结果进行‘图像修复’，显著提升新视角图像的质量和一致性。该方法已被CVPR2025接收，并入选最佳论文候选。