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人工智能

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April 9, 2026
By Martin Anderson

即使是基本的 AI 也可以撰写出与人类无法区分的新闻

新研究表明，即使是小型的本地 AI 模型也可以撰写出人们无法区分于真实新闻的文章，达到与顶级系统相同的水平，并使读者无法判断谁是作者。根据德国和法国之间的新研究合作，人类无法判断一篇新闻文章是由 AI 撰写还是由人类撰写的，即使它是由可以下载并在相对普通的消费级台式电脑上运行的开源模型撰写的。在另一个表明小型 AI 正在崛起的迹象中，一项专门的学术研究门户从 1,054 名参与者中收集了 2,318 个判断，发现人类读者无法在机会水平以上识别文章的来源，即使它是由相对 MODEST 的模型输出的，例如只有 7 亿参数的模型，包括 Mistral 和 Llama 变体：作者们回到了他们第一次在 2024 年发布祝福或诅咒？关于生成式 AI...
April 9, 2026
By Janine Heinrichs

Synthesys 評測：如何在幾分鐘內從 URL 創建視頻

您知道當您有一個很好的博客帖子或產品想法，但將其轉換為視頻的感覺就像是一份全新的工作嗎？那是我在開始測試 AI 視頻工具之前，我一直以來的感覺。直到我意識到想法和完成視頻之間的差距已經大大縮小。而這很重要，因為今天消費的 80% 在線內容是視頻。所以，真正的問題不是您是否應該創建視頻內容，而是像 Synthesys 這樣的全方位 AI 平台是否能夠實現這一點，而不需要您在發布一篇內容時跳轉五個不同的工具！在這個 Synthesys 評測中，我將討論優點和缺點，什麼是 Synthesys，誰是最佳使用者，以及其主要功能。然後，我將向您展示如何使用它在幾分鐘內生成一個專業的、可市場化的視頻。我將通過比較 Synthesys 和我的前三個替代方案（HeyGen、Synthesia 和 AI Studios）來完成這篇文章。到最後，您將知道哪個工具適合您。判斷Synthesys 是一個很好的全方位工具，用于快速創建市場營銷視頻，具有自然的聲音和創作者及小團隊的簡單工作流程。然而，它與替代方案相比，控制和團隊功能有限，且有時可能會比較慢。優點視頻、聲音、圖像、配音和電話通話的全方位平台聲音聽起來很自然，具有大量語言和口音適合快速市場營銷視頻，例如 VSL、頭像片段和 UGC 廣告...
April 8, 2026
By Martin Anderson

虚拟试穿新衣服通过AI

一种AI模型现在可以将单张照片和服装图像转换为一个人穿着新服装的移动视频，避免了旧的两步系统中常见的故障。虚拟试穿（VTON）是计算机视觉研究中最有资金和最有成就的领域之一，因为可以从每年发布的行业/学术合作中看出，这个目标得到了时尚行业的重金支持：虚拟试穿（VTON）类别在计算机视觉研究中是最有资金和最有成就的领域之一，因为可以从每年发布的行业/学术合作中看出，这个目标得到了时尚行业的重金支持：有很多变体，例如从人物图像中提取服装，和适应更丰满的身材。一些基于图像的系统已经在veesual.ai、wanna.fashion和fashn.ai等平台上实现。对于视频，Google Labs的实验性Doppl应用尝试了这种功能，于去年夏天推出：如果视频不自动播放，请点击播放。来自废弃的Google Doppl视频试穿项目的片段。来源然而，Doppl在2026年4月关闭，收到了冷淡的反应，现在将用户引导至公司的图像仅试穿服务†：虽然有一些平台提供虚拟试穿的视频，但似乎没有一个与实际的商店有关联；它们都是“边缘”和“疑问”的产品。虽然研究领域有一些有趣的尝试，但它们传统上是复杂的架构，难以实现低延迟和高质量：如果视频不自动播放，请点击播放。来自2024年Fashion-VDM项目的“无头”服装转移示例。来源事实上，将服装符合真人而不扭曲服装或人，同时保持某种有用的演示运动（准确地显示产品的背面，当人转身时），是当前技术的巨大挑战。Vanast这是一个来自韩国的新论文尝试解决的挑战，使用一个新颖的和完全集成的解决方案来解析服装+人+运动：如果视频不自动播放，请点击播放。来自Vanast项目的补充材料网站的示例。来源新系统，称为Vanast，利用一个自定义的数据集，结合和编排了所有三个必要的因素来完成任务：服装；人；和运动：点击播放。来自Vanast项目网站的更多示例。系统利用了多样化的框架，如Flux、Qwen和ChatGPT，来生成一个能够告知端到端架构的“三元组”数据集：新论文题为Vanast：虚拟试穿与人体图像动画通过合成三元组监督，来自四位首尔国立大学的研究人员。还有一个视频丰富的项目网站。方法作者在这项工作中的明确目标是将三个上述方面结合在一个单阶段框架中——不仅因为这个过程是离散的，而且因为它给了各种方面更多机会在训练期间交织和相互作用，以期实现更具凝聚力的生成：为了实现这一点，系统需要服装项目的图像；一个人穿着不同衣服的照片；一个定义人应该如何移动的运动参考视频；和一个描述动作和设置的文本提示；并生成一个完整的视频序列，其中同一个人似乎穿着新服装，按照施加的运动，帧之间保持视觉一致性。与将穿衣和动画分为不同的阶段不同——这是大多数类似先前作品的方法——Vanast同时处理服装、身份和运动，允许这些元素在生成过程中相互作用，减少早期方法中出现的不匹配和不稳定。数据集该项目的训练基于一对一对的人体图像、对应的服装项目和一个人穿着这些衣服移动的视频，使用之前的架构提取运动，以提供稳定的姿势指导。由于没有公开可用的数据集满足项目的要求，因此从（未指定）在线购物平台中收集了数据，提供了一个来自多样化服装的视频缓存。然而，任务需要一个人穿着多套服装的视频，这在野外数据中很少见，因此需要创建合成数据。该过程涉及三个阶段：从视频中选择合适的候选帧，通过Qwen2.5-VL视觉语言模型（VLM）处理；并创建适当的修复掩码来分离受影响的区域——这（按照之前的工作PERSE）是由SDXL扩散模型处理的。在第三阶段，Qwen再次执行任务，以根据性别对图像进行分类，并且流行的Flux图像扩散框架随后用于创建图像中服装的修改（因为Flux能够合并多个输入元素）。修复文本提示由ChatGPT（版本未指定）策划。为了进一步增加姿势和背景的多样性，引入了一个管道来从野外视频中构造训练三元组，使用HumanVid数据集。同样的过程用于生成保留身份的人体图像。由于这些视频中没有独立的服装图像，因此直接从视频中合成服装图像。从每个视频中抽取帧，并使用Qwen评分它们的正面可见性，然后根据全身可见性、图像清晰度、最小遮挡、照明质量和整体构图选择最合适的候选帧。然后使用SegFormer提取上衣区域，并移除背景以分离服装。为了避免位置偏差，服装区域在其边界框内随机移动，并且Qwen再次使用以过滤掉不可靠的分割。这一过程产生了合成的服装图像，配对运动和身份，使得可以从非结构化的视频数据中大规模构造三元组，同时提高了在各种现实世界条件下的稳健性。架构引入了一个双模块架构来解决那些试图融合所有条件的先前方法中看到的缓慢收敛和弱控制平衡。该方法利用了来自Wan的文本到视频扩散变换器，并且还借鉴了VACE项目（见下文）。模型被分为一个人体动画模块（HAM），处理来自人体和姿势输入的运动和身份；和一个服装转移模块（GTM），处理来自服装图像的服装。两者共享对骨干的访问，同时以分布式、级联的方式集成特征，以提高条件。训练是通过冻结骨干并仅优化HAM和GTM参数来执行的，它们的贡献在特征集成期间得到平衡。来自合成三元组数据集的输入被转换为使用WAN的变分自编码器（VAE）潜在表示。运动感知上下文是通过组合人体和姿势信息在时间上来构建的，而服装特征是单独处理的，并通过投影到令牌嵌入中对齐。该模型还被扩展以支持服装插值。在这里，两个服装的表示被组合以生成平滑过渡，允许在不需要额外优化的情况下在服装项目之间进行一致且连贯的混合。数据和测试该模型是在9,135个视频上训练的，视频长度从三到十秒不等，来源于上述“购物中心网站”；作者自己的生成数据集；和HumanVid数据集。从这些中，建立了两个评估数据集：来自购物中心的“互联网数据集”，包含视频和产品图像；和阿里巴巴的ViViD数据集的官方测试集。由于ViViD数据缺少面部（见上面的视频示例，这在虚拟试穿文献中非常常见），因此通过Flux外画添加了面部。使用的指标是L1损失；峰值信噪比（PSNR）；结构相似性指数（SSIM）；学习的感知图像补丁相似性（LPIPS）；弗雷切特感知距离（FID）；和弗雷切特视频距离††（FVD）测试的服装转移系统是OOTDiffusion；CatVTON；OmniTry；和Any2AnyTryon。测试的主体到图像生成模型是VisualCloze；MOSAIC；和字节跳动的UNO。对于第二阶段的人体图像动画，使用了StableAnimator和DisPose框架。在一个更有限的背景下（因为它不直接支持目标），VACE也被测试了，并且有一些努力来平衡缺失的功能：作者指出：‘[我们的]模型在与主体到图像生成模型和动画模型的组合相比，实现了所有指标中的最佳性能。 ‘进一步的定性结果[如下所示]确认我们的方法产生了最准确的姿势跟随和服装转移，同时比所有主体到图像的基线更忠实地保留了身份。’对于第二类测试，测试了图像虚拟试穿和动画模型的组合，新工作再次实现了最高分数：作者补充说：‘定性比较[如下所示]表明我们的结果在所有图像虚拟试穿基线中最接近真实值。’结论尽管Vanast项目实现了一个离散的端到端解决方案，但论文中关于训练和推理资源要求的缺乏细节表明，这可能不是最敏捷或最灵活的解决方案。事实上，挑战本身在非优化系统中就已经非常困难——更不用说在需要低延迟和大规模商业部署中了。虚拟试穿是人工智能“月球任务”目标之一，当前的状态是通过各种标题和精心挑选的结果来传达的，这掩盖了任务的实际难度，这可能最终会通过后期和更轻的技术来解决。 † 在美国可用，在许多其他地区被地理屏蔽，如果不是全部的话。†† 作者提到了“VFID”，但只链接到ViViD论文，这在我看来没有理由，因为我有有限的时间来跟踪它。我假设他们实际上是指弗雷切特视频距离（FVD），也一样缺乏时间来跟踪它。请联系我进行必要的更正。首次发布于星期三，2026年4月8日
April 7, 2026
By Antoine Tardif, CEO & Founder of Unite.AI, CEO & Founder of Unite.AI

Miovision 发布 Mateo，一种用于交通工程的 GenAI 代理

Miovision 已推出 Mateo，这是一种专门为交通工程设计的生成式 AI 代理，标志着城市分析和管理交通网络的方式发生了转变。作为其 Miovision One 平台的原生扩展，Mateo 通过对话式接口将复杂的移动数据转化为可行的见解，允许工程师使用自然语言查询系统，而不是手动编制报告。该公司将 Mateo 定位为第一个专门为智能移动操作设计的 GenAI 代理，针对行业中长期存在的瓶颈：解释日益增长的交通数据所需的时间。将数周的分析变为几分钟交通部门变得越来越数据丰富，但提取有意义的见解仍然缓慢和零碎。根据 Miovision 引用的行业研究，绝大多数交通专业人员难以应对分析现代性能指标所需的时间。Mateo 通过自动化数据收集、交叉引用和多个系统的分析来解决这个问题。曾经需要数周手动努力的任务现在可以通过自然语言查询在几分钟内完成，从而大大减少了对工程团队的运营负担。而不是取代工程师，该系统改变了他们的角色。通过消除重复的数据工作，它使团队能够专注于解决拥堵问题、提高安全性和优化基础设施。专为交通系统设计的 AIMateo 与一般用途的 AI 工具不同之处在于其领域特定设计。该系统结合了大型语言模型、推理引擎和代理工具，可以对城市特定数据集执行多步骤分析。它接受交通工程原理的训练，并直接与遥测、摄像头馈送和安全指标集成，实现以下功能：关联隔离的数据集，例如信号时序、硬件健康状况和交通流立即生成图表、地图和性能报告提供对拥堵或安全问题的根因分析提供审计跟踪，追溯结论到原始数据源这种推理和透明度的结合在市政环境中至关重要，因为决策必须具有可辩护性并符合既定的工程标准。从反应式运营到主动式移动历史上，交通管理是反应式的。工程师响应投诉，在事件发生后分析，并进行渐进式调整。Mateo 引入了更主动的模式。通过持续分析网络范围的数据，该系统可以识别低效率、预测出现的问题并在问题升级之前提供可行的建议。它有效地充当数字协作工具，通过实时智能增强团队。与市政合作伙伴（如...
April 6, 2026
By Martin Anderson

企业机器人傀儡的到来

许多领先的AI模型，当被要求保护公司利润时，会选择隐瞒欺诈行为和压制对伤害的证据，大多数测试系统会遵从而不是干预。最近来自美国的新研究发现，几乎所有领先的AI聊天平台都可以被说服将公司利润置于其他一切考虑之上，甚至到了掩盖谋杀证据的程度。在对OpenAI和Anthropic之前实验的逆转中，之前的实验测量了AI透露公司秘密的可能性，这些研究人员测试了AI是否会与流氓雇主合作“埋葬一个身体”，并犯下较轻的罪行，如欺诈。在16个领先的大型语言模型（LLMs）中，只有四个没有在某种程度上与雇主合作从事高度违法活动——根据研究人员的说法，四个拒绝合作的模型可能知道它们正在被测试，或者独特地事先知道了测试条件†：测试的模型包括Amazon的Nova 2 Lite v1；Anthropic的Claude 3.5 Sonnet和Claude Sonnet 4；DeepSeek v 3.2；Google的Gemini 2.5 Flash和Gemini 3 Pro Preview；Meta/NVIDIA的Llama-3.3-70B-Instruct，LLaMA 3.3，和Nemotron Super 49b v1.5；Mistral Large 2512；MoonshotAI的Kimi K2 Thinking；OpenAI的GPT4.1，o3，和5.2；xAI的Grok 3和Grok 4；以及Z.ai的GLM 4.7。没有违反法律的四个模型是GPT-o3和5.2，以及Claude...
April 5, 2026
By Martin Anderson

词汇冗长性降低大型语言模型的准确性

新研究发现，迫使大型语言模型给出更短的答案，显著提高了它们的答案准确性和质量。任何曾经尝试阻止聊天机器人“啰嗦”的人都会认同新研究的结论：迫使人工智能给出更短的回答使其变得更加准确。研究人员调查了为什么较大的人工智能聊天机器人在某些情况下（称为逆向缩放）比较小的模型表现更差。他们发现，迫使31种流行的大型语言模型（LLM）给出更短的答案，导致其答案准确性提高了多达26.3%：‘结果提供了令人信服的因果证据：简洁性约束提高了大型模型的准确性26.3个百分点，并将逆向缩放差距减少了67％（从44.2％到14.8％，配对t检验：t = 7.80，p < 0.0001）。’过度冗长是用户经常抱怨的问题，尤其是那些使用商用级别模型（如ChatGPT）的人，在其支持论坛上经常讨论这个话题频繁。受简洁性约束影响最大的领域是数学，其中人工智能被限制在50个字以内回答。对于阅读理解任务，它们被限制在10个字以内回答。该论文将人工智能倾向于冗长的特性定义为过度思考，其中核心信息不仅被词藻遮蔽，甚至有时被其负面影响。论文观察到，模型越小，需要这种补救措施越少，或者说这种补救措施的效果越小。研究得出结论，没有必要从架构上进行修改来系统地应用这种解决方案。然而，在用户的聊天会话中，可能需要重复简洁性的指令，而全局应用的系统提示——需要在ChatGPT等平台上作为工程默认值实现——可以使更短的答案成为默认行为。强风这并不能解释为什么较大的模型倾向于冗长，因为这也影响开源模型。该论文认为，强化学习从人类反馈（RLHF）技术中的协议和常见做法可能提供了一个解释*：‘一个合理的起源是RLHF对齐训练，其中人类注释者在较大的模型中过度奖励彻底性，具有更大的容量来作用于长度奖励信号——与冗长差异一致，在指令调优变体中比基础模型变体更大。 ‘‘先前的工作记录了奖励模型中的系统长度偏差，奖励模型，其中注释者混淆长度和质量。 ‘‘较大的模型，具有更大的容量来满足长度奖励信号，可能比较小的模型更深入地内化冗长生成，从而产生我们观察到的规模依赖的过度思考。’在人类中，冗长可能发生以填补沉默，或掩盖尴尬感，因为精神疾病，或掩盖知识缺乏。在人工智能中，只有通过吸收反映/表现出这些特征的训练数据，才会受到这些因素的影响。在数据集语料库中，冗长回答有其他动机，例如SEO激励产生更长的文本内容，例如在食谱帖子中，其中长度经常被错误地与权威性关联起来。不能完全排除的是，基于API的平台，出于鼓励用户升级到更高、更昂贵的订阅层的动机，可能会鼓励或不监督冗长，因为这增加了令牌使用，而无需过度推理或RAG调用†。该论文题为简洁性约束逆转语言模型中的性能等级，来自瑞典波利技术学院（Sweden Polytechnic Institute）计算机科学系，在孟加拉国的查特加姆（Chattogram）。方法为了测试论文的理论，评估了31种语言模型——这里太多了，无法以文本形式列出，但在下面的图像中显示：这些模型被评估在五个基准集合：GSM8K，用于数学推理；BoolQ，用于阅读理解；CommonsenseQA，用于常识推理； ARC-Easy，涵盖科学问题；以及MMLU-STEM，也用于科学知识。使用贪婪解码生成答案，以确保确定性输出，然后使用特定任务规则提取答案，准确性以正确响应的份额与真实值进行衡量。模型按大小分为两类，参数数量在十亿以下的模型被视为“小型”，而参数数量超过七十亿的模型被视为“大型”，基于观察到的性能差异。逆向缩放通过比较每个问题中这两组的性能来量化，标记小型模型优于大型模型的案例；然后使用统计效应大小来确认这些差距反映了连贯、有意义的差异，而不是噪音。排除回忆为了排除模型只是回忆训练数据的可能性，进行了三项单独检查，检查答案的多样性；答案长度的波动；以及错误的产生。如果模型依赖于记忆的模式，响应将趋于重复或遵循固定模板；相反，答案被证明在模型之间大多是唯一的，长度从一个响应到另一个响应有明显的变化。错误也被直接检查，绝大多数失败的形式是长、不正确的解释，而不是简短、闪避的答案——表明模型正在生成实际的推理，而不是检索存储的响应。数据和测试在测试个别问题而不是标题成绩时，很大一部分基准任务被证明是没有信息的，27.1%的任务根本无法区分模型，因为每个系统都成功了，或者每个系统都失败了，没有关于相对性能的真正信号：在区分模型的任务中，大多数任务表现如预期，较大的系统表现更好，但有一小部分任务表现出相反的模式，较小的模型优于较大的模型。在所有问题中，逆向缩放出现了7.7%，表明这种效果并非边缘。事实上，这种效果出现在BoolQ中最强，稍微弱一些在CommonsenseQA、ARC-Easy、GSM8K和MMLU-STEM中，表明它是普遍的，但任务各异：性能差距被证明是实质性的，较小的模型平均领先28.4个百分点，每个案例都显示出相同的优势方向，表明性能下降是一致的，而不是偶然或特定错误。同样的模式在不同模型家族中保持一致，包括Llama、Qwen、Gemma和Mistral，其中较大的版本在这些问题上比较小的版本表现更差，准确性在这些问题上随着模型大小的增加而趋于下降。该差距足以使偶然性不太可能成为解释；由于同样的模式出现在不同的基准、任务和模型家族中，逆向缩放出现为一种一致的而不是随机的效果。在每个模型家族内部，较大的版本反复在这些问题上比较小的版本表现更差，表明下降可能与规模本身有关，而不是设计的差异。结果还表明，每个任务都有一个限制，超过这个限制，增加模型大小开始损害性能，表明更大的模型并不总是带来更好的结果。检查过度思考在确定较大的模型在某些领域有时会表现更差之后，分析转向了为什么会发生这种情况，提出问题不在于缺乏能力，而在于过多的解释——即答案较长开始遮蔽正确的推理的情况。在整个数据中，较长的响应与这些困难问题的准确性降低有关，即使大型和小型模型产生的推理步骤数量大致相同时，也是如此，表明问题不在于进行了多少推理，而在于如何表达：当答案被迫更短时，大型模型的性能大幅提高，减少了相当大的性能差距，并在某些情况下几乎完全消除了它。相反，小型模型几乎没有变化，表明冗长性积极地损害较大的系统。这种效果被证明是任务依赖的，有些基准从较短的答案中受益很大，而其他基准则需要一定程度的解释；但在某些情况下，小型和大型模型之间的排名完全逆转，一旦冗长性受到限制，表明大型模型具有被冗长掩盖的隐藏能力被遮蔽。进一步的分析表明，大型模型倾向于产生更长的输出，尽管它们使用的明确推理步骤略少，表明推理风格更为弥散和结构化较差。相反，小型模型给出了更短、更直接的答案，表明推理的表达方式，而不是推理本身，驱动了性能的下降。作者总结说，简洁性约束带来了准确性的好处，并认为这可以成为语言模型中的一个基本特性，而不是一个用户反复应用的约束，这个约束在会话之间无法持续；并且他们说：‘[简洁性]约束大大帮助了大型模型，同时几乎没有影响小型模型。 ‘‘如果冗长性是偶然的而不是因果的，应该会在两个大小类别中看到均匀的准确性变化。对简洁性约束的不同反应证实，过度思考是一种特定于规模的故障模式，而不是任务难度的影响。’结论除了研究人员测试的开源版本外，冗长问题似乎在许多其他主要模型中也很常见，包括Claude、Gemini和Grok。无论这些平台是否忽视冗长问题，因为它增加了令牌使用并鼓励更高的支出†，似乎不合理的是，他们会接受伴随这种“推动”的准确性下降。如果任何实证方法都可以确定冗长倾向的来源，那将很有趣。任何曾经尝试让聊天机器人真正聊天，而不是“博客化”冗长、多步骤的答案的人都会意识到，模型已经被其训练数据中的“一站式”用户指南和“接受的解决方案”严重影响。因此，看到一个专门针对逐步对话训练的模型是否实际上可以避免冗长、总结的趋势将会非常有趣。然而，似乎需要对模型在训练中给予“决定性”答案的权重施加一些限制或过滤器，以便它直接在对话中训练——基本上是在对话式对话中包含明确的推理。由于这种数据可能很稀缺，可能唯一的前进方式就是通过合成数据，其中“复合”的最终结论被对话式地拆解——讽刺地，与Google NotebookLM可以从纯文本输入中解释的AI播客类似。 * 我将作者的内联引用转换为超链接。† 但说实话，当前人工智能提供的成本和订阅费之间的差距如此之大，以至于这只会损害用户基础的声誉，而不会解决人工智能这一阶段的严重经济问题。首次发布于2026年4月5日，星期日
April 2, 2026
By Martin Anderson

缺乏“人为错误”揭露欺骗性AI系统

新研究发现，AI可以伪装成人类，直到它“过于完美”地记住事情，简单的记忆测试可以通过缺乏正常的人为错误来揭露聊天机器人。普林斯顿大学的研究人员开发了一种方法，通过要求AI实体执行人类不擅长的任务来识别假装成人的AI实体，主要与短期记忆保持有关。在这种方式下测试的AI无法充分复制人类错误水平，除非它们被特别指示这样做，或者是在系统提示中，或者是在微调了心理数据后。该论文指出：‘我们探索了使用机器也能解决得很好的任务来检测人类的想法。具体来说，我们探测了一个已建立的人类认知约束的存在：有限的工作记忆容量。 ‘我们展示了标准序列回忆任务上的认知建模可以用来区分在线参与者和LLM，即使后者被特别指示模仿人类的工作记忆约束。 ‘我们的结果表明，使用已建立的认知现象来区分LLM和人类是可行的。’研究人员观察到的趋势意味着，现成的语言模型很可能在使用这种方法的任何逆图灵测试中揭露自己。虽然“目标特定”的AI模型将表现更好，但在这个任务上进行微调将可能将它们限制在这个任务上，以牺牲一般用途；而系统提示可以长达《战争与和平》，因此可以包括如何模仿人类缺陷的指示，但是这种方法的有效性会因被包含在非常广泛的指示中（这将强调许多其他优先事项）或非常短的指示中（这将牺牲一般能力以换取任务特异性，类似于微调）而受到损害。…（以下内容与原文保持一致）
April 1, 2026
By Martin Anderson

人工智能是否最终会在护城河之外蓬勃发展？

大型人工智能的成本和限制，以及其对硬件成本的影响，迫使用户构建自己的系统——就在日益严格的监管威胁要关闭这种“暗影人工智能经济”的时候。观点在科学研究论文中出现的许多“陷阱”中，有一个最常见的就是该论文所解决的问题在其他地方已经解决了，而新研究的贡献只是偶然的或增量的。这可能是由于多种原因：研究人员希望取得量子飞跃，但只取得了拟似跳跃；早期解决方案比新方案更耗资源；或者项目的目标完全失败了，但学术研究的“发表或死亡”文化迫使团队发布了它（通常埋藏在一个门户最繁忙的发布日中）。然而，在机器学习文献中，一个相对较新的、不道歉的原因变得更加频繁：所提供的功能或功能仅可通过闭源、API绑定的门户获得。我今天早上正在考虑这样一篇论文——一项合作，由中国大学和亚马逊共同完成，解决了扩散基图像编辑系统中目标对象删除失败的反复出现的问题，这些系统经常只是用相似的对象“重新填充”目标空间：在上面的例子中，中心图像显示了新方法成功删除公交车并插入了一个合理的背景，而前两种方法（左边的两张图像）删除了公交车，但然后又将不同的公交车放回图像中！陷阱！放弃这个挑战的原因和方式，我们暂时不讨论（而且这是一个有趣的话题主题），我然后遇到了一个经典的“陷阱”，阅读这篇新论文：作者的让步是，昂贵的专有系统已经可以可靠地执行此任务——这是我从使用Adobe Firefly 在Photoshop中以及其他闭源系统中几年的经验：‘[扩散基]方法通常会出现幻觉，插入意外对象，删除目标对象后，导致上下文不一致的[结果]。‘另一方面，最近的闭源多模态模型，如ChatGPT和Nano Banana，虽然在对象删除方面更强大，但涉及大量参数和高计算开销，阻碍了它们在边缘设备上的实际部署。 ‘‘因此，开发一个专用的对象删除模型不仅可以实现更好的删除性能，还可以享受低推理延迟和显著较少的参数。’这种解释，专注于技术障碍，省略了闭源架构（如ChatGPT和Nano Banana）根本不适用于本地安装的明显事实。虽然此类系统的产生有争议的材料的能力已经在过去一年中为其网关增加了额外的公共理由，但此类门户主要是由于商业迫切需要而成为专有的。本质上，这篇新论文意味着，尽管目标问题在商业系统中已经解决，但这可能与我们其他人无关，我们需要学习如何在“现实世界”中解决它——即，在开源系统中，无论它们是否可以在本地安装。平行发展然而，为什么要解决一个问题，它仍然依赖于付费系统，不是由于专有约束，而是因为所需的GPU计算超过了任何本地设置可以承受的范围？大多数新“开源”论文和代码仓库都具有训练/推理设置，具有极端的资源需求，例如A100集群。这取决于您认为所有这些即将到来的、令经济崩溃的AI数据中心将来在线时要实现什么。平民的恐惧和精英的希望都设想了护城河、专有的ChatGPT级别的系统取代工作岗位，同时不断提高订阅成本，降低服务水平，以满足早期VC资本，它必须等待3-5年才能运营。但文学中日益增长的趋势似乎支持着一种替代的未来，而“独自前行”的精神和在线社区（如r/stablediffusion subreddit，目前有920,000名用户）的边缘精神，它已经禁止了与闭源图像/视频生成系统相关的帖子。在这种替代的未来，新的全球AI数据中心供应将促进用户配置的、用户定义的系统的原始计算，而不是满足ChatGPT和Adobe Firefly等巨大的“黑盒”框架的需求。表面摩擦查看r/stablediffusion上复杂的、Patreon挖掘的远程GPU教程，一切似乎在目前都是不可能的：模型不断改变目标，每次更新都会改变目标；它们很难在本地部署，即使在最容易和最用户友好的框架中；一般来说，涉及的摩擦表明这是一项专门为极客爱好者和不直接参与AI但希望开发和维护自己的本地系统的公司（而不是租用此类功能）而设计的追求。然而，在过去的三十年中，每项有巨大需求的开源和民主化简化和商品化的技术往往会得到它，最广泛的解决方案通常出现在商业系统和开源替代方案及倡议之间的紧张关系中。曾经是专门的“极客”圈子的追求，例如互联网连接、内容管理系统和博客框架，以及互联网安全、摄影和媒体管理，已经从令人困惑的复杂性演变为简单和实用。因此，AI的后期景观可能比当前的AI市场领军者更喜欢的那样更加多样化，充满了更多的小型和真正竞争的玩家。自我实现，出于必要讽刺的是，“大型AI”正通过吸收所有将本来会流向“普通”消费者的计算组件（尤其是DRAM）为末端用户的独立精神做出贡献。因此，很多人都在想象一个未来，闭源的“全球AI”资源将通过低功耗的薄客户端访问，并且正在对维护现有设备产生日益增长的兴趣。AI对技术供应链的攻击还导致技术服务提供商在过去3-6个月内提高了他们的价格，要么是因为小公司真正被硬件荒所困，要么只是因为AI。这导致了对自托管和本地托管（包括自托管机器学习网络）的兴趣日益增长。我自己最近也陷入了这种情况，转向本地LAN存储用于照片和视频，以及文件备份。对于前者，我使用了免费和开源的Immich多平台媒体服务器，帮助我远离iCloud和其他云存储提供商的价格上涨（以及其他令人担忧的问题）：如果我的经验有任何代表性，氛围编码——目前在许多曾经“纯粹”的在线社区中被诅咒——正在推动这种独立的浪潮（即使它可能威胁它所依赖的开源存储库）。例如，网络一直是我的弱点，所以AI的帮助对于我来说是必不可少的，以便运行一个安全的VPS来支持一系列新的自托管服务。在这种方式下，“大型AI”可以说是赋予了“小型AI”权力；因此，也许我们可以认为当前超大规模、超高估值的AI公司的崛起只是一个必要的但仅仅是过渡状态，在此之后将会出现一个更加民主和用户赋权的AI社会，抛弃寻求护城河、寻求租金的公司，就像抛弃已经使用过的助推器一样——就像2000年的互联网泡沫留下了可利用的基础设施，这将在公司支付了基础设施建设费用但已经崩溃后，极大地加速网络的发展。合规时代好吧，也许这不会再次发生。即使我们倾向于形成某种非护城河边缘社会，人工智能的监管，加上当前全球趋势向年龄验证，也很可能预测和阻塞这些发展途径。防止“暗影人工智能经济”的锚点是监管。已经，像GitHub和Hugging Face这样的中心仓库通常需要在线登录才能允许用户在本地克隆存储库，取决于存储库的设置。因此，强制监测AI框架的机制已经存在；而增加此类监督的意愿现在正在从个别政府倡议转变为全球势头。所以，如果市场力量和FOSS运动的聪明才智能够消除随意AI部署的摩擦，障碍似乎将以治理要求的形式返回：合规要求，对于公司来说可能是繁琐的，但对于个人来说可能是合理的——类似于添加到消费者级在线支付系统中的摩擦自PayPal的黄金时代以来。无论Meta 花费20亿美元进行OS级年龄控制的游说是因为他们在AI方面的重大投资，还是因为他们的数据收集利益，科技巨头支持年龄控制的结果是“本地”AI可能会像第一类物质一样受到监管；而且，就像DMCA是设计用来刑事化意图而不是任何特定的版权规避机制一样，国际AI法规可能会在这种情景下使所有非合规的机器学习使用成为违法行为，在几乎没有主动监督的情况下。结论所以，虽然法律和立法背景正在准备，也许是为了将AI纳入一个高度监管的空间，这样普通用户就不能“自己酿造”了，就像他们不能在没有许可的情况下种植或发酵受监管的物质一样，但研究部门仍然保持着更乐观的态度——AI将成为一个比当前更民主化和有益的力量，服务于更广泛的社会，而不仅仅是当天最流行的闭源提供商的追随者。这取决于AI泡沫破裂后废墟的处置——至少在提供者要么整合，要么市场稳定下来进入长期的巴尔干化——这可能需要更温和的监管。首次发表于星期三，2026年4月1日
March 31, 2026
By Alex McFarland

OpenAI 发布 Codex 插件，可以在 Anthropic 的 Claude Code 中运行

OpenAI 于 3 月 30 日发布了一个 Codex 插件，该插件可以直接安装在 Anthropic 的 Claude Code 中，允许开发人员在不离开现有工作流的情况下运行代码审查和委托任务给 Codex。该开源插件在 Apache 2.0 许可下发布，是第一个官方 OpenAI 集成，旨在在竞争对手的编码环境中运行。该插件提供了六个斜杠命令。 /codex:review 运行标准的只读 Codex 代码审查。 /codex:adversarial-review 添加了一个可控的挑战模式，质疑实现决策、权衡和故障模式。 /codex:rescue...
March 29, 2026
By Alex McFarland

Claude 付费订阅量增加一倍以上，消费者势头增强

Anthropic 本周确认，Claude 付费订阅量在 2026 年增加了一倍以上，这得益于超级碗广告活动、两个新代理工具以及在与美国政府发生高调争议后用户支持的激增。Anthropic 的一位发言人告诉 TechCrunch，自一月以来，付费订阅者增长一直在加速，新订阅者数量在一月和二月之间创下了记录。这些新订阅者中的大多数是 Pro 级别的，每月 20 美元，尽管 Max 计划的注册量（每月 100 美元或 200 美元）也在增长。对大约 2800 万美国消费者匿名信用卡交易数据的单独分析证实了这一趋势，显示 Claude 以公司以前从未见过的速度获得付费用户。产品发布推动早期势头Anthropic 在一月份发布了两个生产力工具，公司认为这些工具直接推动了订阅增长。 Claude Cowork 于一月 12...
March 27, 2026
By Martin Anderson

视线之外，脑海之外：解决 AI 视频中最大的问题

即使是最好的 AI 视频生成器，也存在慢性健忘的挑战——中国的新研究现在正在解决这个问题。即使是最好的和最先进的 AI 视频生成系统，也都存在慢性健忘的挑战：如果摄像机从焦点上移开，然后再移回去，它将永远找不到最初的内容——角色会消失、改变外貌和/或运动类型，背景也可能会改变。这是因为基于扩散的生成系统具有有限的滚动窗口，并且它总是处理当前时刻的内容；在真正的唯我主义中，视野之外的内容对于生成式 AI 来说是不存在的——它从记忆中被字面地删除。这在传统的CGI中从来不是一个问题，因为它可以始终引用和准确地重现一个主题，包括外貌和运动，在渲染视频的任何位置都可能需要：这是因为 CGI 的组件元素，例如网格和纹理（见上图），以及运动文件和其他动态行为，可以独立地存储在磁盘上，并可以在任何时候被绘制到一个组合中。在生成式视频 AI 中，没有这样的“平面存储库”；它能接近这种功能的是LoRAs——专门训练的辅助文件，可以在消费设备上训练，允许新角色和特定的服装被“强制”进入视频：点击播放。 AI 视频的唯我主义问题可以通过使用 LoRAs 来一定程度地缓解——但结果可能会让人感到不知所措。这不是一个理想的解决方案。首先，LoRAs 与特定的基础模型版本（如 Wan2+ 或Hunyuan Video）绑定，每当基础模型更改时都需要重新创建。其次，LoRAs 倾向于扭曲基础模型的权重，以便 LoRA 的训练身份被强加于场景中的所有角色。此外，微调方法对数据集的质量非常敏感。准确的重现现在，中国的一个学术/工业合作正在提供我在过去三年报告这个问题以来看到的第一个重要补救措施。该方法使用所谓的混合记忆来保持脱离屏幕的角色及其直接环境在模型的潜在空间中保持活跃和准确，以便当我们的视点返回到它们时，效果是一致的：点击播放。来自项目网站的两个新论文示例，展示了 AI...
March 27, 2026
By Alex McFarland

OpenAI 为 Codex 添加了插件市场

OpenAI 已为其 AI 编码代理 Codex 推出了一个插件系统，添加了一个经过策划的集成目录，连接工具与工作场所应用程序，包括 Slack、Notion、Figma、Gmail 和 Google Drive。该更新随 Codex 版本 0.117.0 发布，将产品定位为一个超越纯代码生成的工作流平台。插件系统的功能Codex 中的插件是可以安装的包，它们可以包含三个组件：技能（预定义的提示工作流，指导代理行为）、应用程序集成（连接到外部服务）和 MCP 服务器配置（远程工具或共享上下文）。根据官方插件文档，该系统旨在“使共享相同的设置跨项目或团队变得更容易。”这些插件可在所有 Codex 表面上工作 —— 桌面应用程序、命令行界面和 IDE 扩展。开发人员可以从 Codex 应用程序中的策划目录中浏览和安装插件。还支持本地每个存储库的市场和每个用户的个人市场，使用...
March 26, 2026
By Martin Anderson

1970年代的气息为节能AI监控带来灵感

最新研究表明，大多数视频AI不需要颜色，只需在关键时刻打开颜色即可，将数据使用量减少90%以上，同时损失很小的准确率。远程流媒体摄像头和其他无线、电池驱动的视频设备需要紧密优化的监控设置，因为它们可能依赖于不稳定的电源（例如太阳能）或需要周期性的重新充电，或在其他情况下需要人工干预。与此研究方向一致，人们对带有摄像头的可穿戴设备的兴趣也日益增长（尽管此类设备已经受到严格的功率和计算限制），因为边缘AI现在承诺使它们更加有用。除了这些考虑因素之外，降低边缘AI和监控成本（特别是在不需要将节省的成本传递给客户的情况下）的长期动力为边缘用例的节能方法提供了有力的理由。发表意见在流媒体视频感知领域，资源受限的边缘监控设备必须使用尽可能少的能量，同时仍需要花费足够的功率来监测“有趣”的事件——届时，将值得花费更多的资源。实际上，这与运动驱动的灯具类似，后者仅在低能耗传感器确定有人在场时才提供照明。由于音频监控和压缩比视频显著更节能，近年来，人们尝试使用基于声音的提示来“开启”受限系统中的注意力；例如Listen to Look和Egotrigger等框架：显然，音频并不是寻找视觉事件的理想介质，因为许多基本事件可能没有相关的音频提示，或者可能发生在边缘麦克风的范围之外。轻度睡眠者新的论文表明，更好的方法可能是可以与AI合作的视频流，当监控事件发生时增加资源。下面的模拟给出了该概念的一般想法——低分辨率监控保持在最低信号级别上，以便对象检测框架能够正常运行，并告诉系统由于触发事件而增加分辨率：模拟所需的行为——流媒体和分析以其最低的资源消耗水平运行；只是足够触发更高的资源消耗，当“有趣”或寻找的事件在灰度流中被检测到。黑白监控风格可能有些“复古”，但它可能是未来的一个迹象。这段视频由作者纯粹为说明新论文的核心思想而创建。来源: 新的工作，是英国各机构和华为之间的学术合作，提出了一种无需训练的、AI辅助的、灰度始终、颜色按需模式，用于边缘监控——旨在当没有“关键事件”发生时以低令牌使用量运行，并且仅在事件期间增加消耗。在流媒体视频理解基准中，新系统（称为ColorTrigger）能够实现91.6％的全彩色基线性能，同时仅使用8.1％的RGB帧：该论文的标题为Color When It Counts: Grayscale-Guided Online Triggering for Always-On Streaming Video Sensing，来自八位研究人员，来自伦敦玛丽皇后大学、达勒姆大学、伦敦帝国学院和华为诺亚方舟实验室。该论文还具有配套项目页面。方法为了在新系统中保留时间结构，ColorTrigger保持恒定的低带宽灰度监控。一个因果在线触发器分析灰度流的滑动窗口（即，特定时间周围的灵活正负范围帧，例如事件触发的检测）：当系统处于“被动”模式（即，它尚未识别触发事件）时，其动态令牌路由器分配有限容量给一个不对称解码器，始终寻找冗余和新颖事件的迹象，此时令牌流重新优先分配容量而不是压缩：在每一帧的基础上，系统需要决定当前时刻是否包含值得捕获颜色的新信息。最近的灰度帧的简短历史记录允许ColorTrigger将当前帧与其立即的过去进行比较。每一帧都被转换为一个紧凑的特征表示，并且这些特征被比较以衡量其主机帧的相似性或差异性。此比较过程组织成一个总结每个帧与其他帧重叠多少的结构，有效地捕获场景是否重复或更改。一个轻量级优化步骤为窗口中的每一帧分配一个重要性评分，偏爱新颖性。颜色平衡为了防止过度使用颜色，一个简单的“信用系统”限制了颜色可以被触发的频率。信用逐渐积累，并在请求颜色时被使用，确保突发活动被允许，但总体使用情况仍然受到控制。仅当帧既具有信息量又有足够的信用时，才会将其“升级”为颜色。动态令牌路由器控制每一帧接收的详细程度，而不是以全质量处理每一帧。当没有检测到重要内容时，灰度帧保持低分辨率并转换为一个小的、压缩的令牌集。当检测到重要时刻时，系统切换到颜色并以更高的分辨率处理该帧，提供更丰富、更详细的表示。两种类型的帧都经过相同的模型，但灰度帧以更轻的方式处理，而选定的颜色帧则给予更多的关注。输出然后以原始顺序组合并发送到模型作为连续流。由于大多数帧保持轻量级，只有少数被升级，因此系统在捕捉关键细节时节省了大量计算：数据和测试为了测试系统，研究人员在StreamingBench和OVO-Bench视频基准上进行了评估，避免了处理未来内容（这是离线测试的潜在危险）。使用的多模态大型语言模型（MLLM）是InternVL3.5-8B，其为InternVL3.5-8B-Instruct，因果触发器通过CLIP ViT-B/16实现。灰度流被限制在CIELAB颜色空间的亮度通道内，按照先前工作，并在patchification之前将生成的灰度帧调整为224x224px（将图像分割为小的固定大小块，以便模型可以将每个块作为单独的单位进行处理）。相比之下，RGB帧享有更高的比特率，并以448x448px处理，产生256个令牌，与灰度帧产生的64个令牌相比。常见的优化工具用于使系统做出决定：CVXPY（一个Python库，用于设置优化问题）和OSQP Solver（一个快速算法，用于计算何时触发颜色）。视频以1fps处理，单个剪辑最多128帧，以保持计算低。测试的专有系统是Gemini 1.5 Pro；GPT-4o；和Claude 3.5 Sonnet。测试的开源视频MLLM是LLaVA-OneVision-7B；Video-LLaMA2-7B；和Qwen2.5-VL-7B。测试的流媒体MLLM是Flash-VStream-7B；VideoLLM-online-8B；Dispider-7B；和TimeChat-Online-7B。InternVL-3.5-8B 和Qwen3-VL-8B 在各种配置中进行了测试，如下表所示，关于StreamingBench：作者在这里评论：‘ColorTrigger在StreamingBench的实时视觉理解子任务上实现了具有竞争力的性能。 ‘‘我们的模型在34.3％的RGB帧上得分为75.24，优于最近的在线模型Dispider-7B，并且与TimeChat-Online-7B相似，同时也优于专有模型，如Gemini 1.5...
March 25, 2026
By Martin Anderson

链式思维推理在主要语言模型中被证明是“装饰性的”

新的研究提供了一种简单的方法来确定所有当前领先的AI语言模型（包括ChatGPT和Claude）的精心编制的逐步解释只是“装饰性的”，通常是在AI决定了答案之后编造的。去年，一系列来自AI相关公司（包括Anthropic和Apple）的高调研究表明，所谓的“推理AI”通常会产生逐步的解释，但这些解释并不能反映它们的答案是如何得出的。由于各种原因，辩论很快陷入了激烈的反驳和多样化的解释(包括在这个网站），留下了一个未解的问题，即链式思维（CoT）推理是否只是一个为了安慰最终用户而设计的装饰性东西，还是真正的推理过程的证据。展示和讲解现在，来自印度的一篇有趣的新论文提供了一种廉价且易于复制的方法来判断ChatGPT和其他主要大型语言模型（LLM）接口中的那些令人印象深刻的“推理动画”是否真正表明AI正在通过步骤得出结论。该研究来自印度信息技术学院（IIITA）和德里国家电子和信息技术研究所（NIELIT）的两位研究人员。作者发现，在几乎所有情况下，跨越大量专有和开源LLM，呈现给用户的链式思维推理是“装饰性的”，是在AI得出答案之后编造的。测试了ChatGPT5.4、Claude Opus 4.6-R和DeepSeek-V3.2等模型，作者发现，删除任何单个步骤（10-15个CoT指示）实际上改变了答案的次数不到17%，任何单个步骤都足以恢复正确答案。作者声明：‘AI在医疗、金融和法律领域的监管框架越来越要求“可解释的”[系统]。我们的结果表明，标准方法——要求模型展示其工作——提供了一个透明度的幻觉。 ‘‘解释是流畅的、领域相关的，并且以微妙的方式错误：它们描述了模型没有执行的推理。 ‘‘一个写了“嗜酸性粒细胞增多表明有栓塞过程”的医疗AI可能根本没有考虑过嗜酸性粒细胞。它可能只是从问题中模式匹配到答案，并在之后编造了推理。 ‘‘根据EU AI法案（第13条），高风险AI系统必须提供“关于所涉及逻辑的有意义的信息”。我们的发现表明，大多数前沿模型的链式思维解释不符合这一标准——得出答案的“所涉及逻辑”与解释中描述的逻辑不同。 ‘作者观察到，两种较小的测试模型在特定情况下偏离了常见的欺骗模式：MiniMax-M25在情感分析中表现出真正的步骤依赖性，而Kimi-K25在主题分类中表现出39%的CoT处理需求。在所有其他情况下，较大和更知名的模型与其他模型一样，所示的推理步骤似乎是完全表演性的，模型使用捷径。小模型努力更多除了测试的十个API模型外，作者还测试了一些较小的开源模型，参数范围从0.8到8亿（这些天来，这是一个相当谦逊的数字）。作者发现这些更小的AI真正推理，而且它们所显示的CoT通常（尽管不是总是）是为了得出有用和准确的结论所必需的。较小的模型表现出55%的步骤推理需求，与较大模型的平均11%需求相比，作者断言，‘较大模型已经学会完全绕过多步骤推理，通过内部捷径得出正确答案，这些捷径并没有在其书面推理中反映出来’。作者提出，模型在任务上表现得越好，它就越不需要推理步骤（尽管这是对“放弃理性分析而选择训练数据分布中最强的答案”的概念的更外交化表达）：‘小模型因为必须——它们缺乏参数知识来捷径——所以在数学上忠实地推理。 ‘‘前沿模型已经内化了足够的数学模式，使得显式链式推理变得多余。CoT仍然可以提高准确性（通过结构化生成），但个别步骤不再携带唯一的信息。 ‘方法用于测试模型的方法基于三个标准：必要性删除每个CoT步骤，然后检查答案是否更改。任何删除后答案发生变化的步骤都被视为“必要”；充分性隔离每个步骤，然后测试它是否可以恢复答案，任何可以恢复答案的步骤都被视为“充分”；顺序敏感性重新排列步骤，然后观察答案是否更改（因为真正的推理应该依赖于序列而不是关键字）。综合考虑，高必要性和低充分性表明真正的步骤推理，而低必要性和高充分性表明解释可以被删除、重新排列或减少而不会影响结果。作者指出，该方法消除了任何需要白盒模型访问的必要性，因为它可以在封闭源、仅API的模型（如ChatGPT和Claude）上以几美元的价格完成，并且可以在开源模型上同样成功地完成，这些模型可以在本地安装。他们还指出，之前的研究要么使用开源模型以便于内部分析，要么使用更简单的二元是/否答案，这些答案揭示了API模型的内部推理过程的内容要少得多。最小成本作者通过必要性和充分性定义真正的推理，高必要性和低充分性表明每个步骤都有独特的权重。相反，装饰性的推理显示出低必要性和高充分性，这意味着步骤可以被删除或单独使用而不会改变答案。必要性本身，作者指出，可以掩盖这一点，因为可能存在多个有效路径。因此，充分性用于测试任何单个步骤是否已经编码了结果，而顺序敏感性检查模型是否依赖于序列而不是表面线索。该方法建立在干预一致解释（ICE）框架之上，仅需要文本输入、文本输出API访问，并且对于六步链，涉及15次评估，成本约为每个模型1-2美元。ICE框架根据必要性和充分性将模型行为分类为三种模式：装饰性显示出低必要性和高充分性，意味着步骤是多余的，答案无论如何都会被得出；真正忠实显示出高必要性和高充分性，意味着每个步骤都携带着真正的信号（如前所述，这出现在MiniMax-M2.5上的情感分析中）；上下文依赖显示出高必要性和低充分性，意味着步骤只在序列中一起起作用（这出现在Kimi-K2.5和MiniMax上的主题分类中，以及小模型在处理数学时）。测试使用修订的ICE方法测试的十个主要API模型是ChatGPT-5.4；Claude Opus 4.6-R；DeepSeek-V3.2；GPT-OSS-120B；Kimi-K2.5；Qwen3.5-397B；Qwen3.5-122B；MiniMax-M2.5；GLM-5；以及Nemotron-Ultra(253B参数)。每个模型在四个任务上进行了测试：情感分类（使用SST-2）；数学文字问题（使用GSM8K）；主题分类（使用AG News）；以及医疗问答（使用MedQA）。作者指出：‘大多数模型表现出我们所说的“装饰性推理”（在ICE分类法中称为幸运步骤）——一种模式，其中步骤必要性低于17%，步骤充分性在情感和数学中超过60%。 ‘‘用简单的话来说：你可以删除任何推理步骤，答案几乎不会改变，但任何单个步骤都足以恢复答案。 ‘在SST-2情感测试中，GPT-5.4几乎从不依赖其书面推理，因为删除一个步骤改变了答案的次数不到0.1%（500次），这表明解释是在决定之后添加的。Claude Opus 4.6-R稍微依赖其步骤，依赖程度为14.8%，但其91%的步骤可以单独产生答案；因此，其更长的解释更详细，但仍然大多是“装饰性的”。随后，研究人员添加了其他领域并再次进行了测试：作者观察到：‘四个领域的结果加强了中心发现：装饰性推理在领域中对于捷径模型来说是普遍的。Claude Opus在MedQA上表现出1.7%的必要性（486个示例，93.4%的准确率）——该模型写了详细的医疗推理链，平均5.8步骤，但删除任何步骤几乎不会改变诊断。 ‘AG News显示了模型之间最大的差异，Kimi-K2.5和MiniMax真正依赖于其步骤推理，而大多数其他系统产生的解释对最终答案影响不大。DeepSeek-V3.2在所有四个任务中进行了测试，始终保持着装饰性的特点；尽管它写了最长的解释，但其答案很少依赖于步骤。输出刚性测试表明，作者将其称为输出刚性的第四种现象：一些模型只是不愿意输出推理过程，这取决于主题，也可能取决于其他情况。作者指出，输出刚性是任务依赖的：他们观察到：‘最有可能在内部绕过推理的模型也是最有可能在外部省略推理的模型。GPT-OSS-120B为99%的情感问题和100%的主题分类问题生成多步骤推理——但只有38%的医疗问题。对于62%的医疗查询，它输出一个单独的答案字母。 ‘这种模式似乎不是随机的：GPT-OSS-120B几乎为所有情感和主题分类问题生成多步骤推理，但在大多数医疗问题上切换到一个单独的答案字母。在这些问题上，它通常不提供任何可见的推理。作者假设，因为步骤级测试需要书面链来分析，一个只输出单个标记的模型无法通过这些方法进行评估；外部推理的缺席阻止了直接测量。该论文得出结论，用于高风险应用的模型需要测试其忠实度以及准确率，并建议一个真正推理但准确率低2%的模型可能更可取——至少因为它满足了EU和其他新兴的AI可解释性法规。根据研究中发现的证据，几乎所有具有CoT能力的LLM都在“作弊”，几乎所有时间都这样做。结论这是一个有趣的论文，提供了比我们在这里有空间涵盖的更广泛的测试和讨论。中心信息是，最高风险的AI平台可能会大幅偏离和不诚实，特别是在模拟其模型尚未满足的标准方面。此外，开源和封闭API模型（如ChatGPT）之间的规模和能力差距如此之大，以至于通常无法合理地推断封闭权重模型的效果从开源安装中推断出来，这加深了这些过程和标准的不透明度。然而，真正的白盒测试方法的出现是罕见的，可以涵盖开源和封闭源模型；但真正的解决“廉价技巧”方法的方法可能只会在强大的机构（如EU）威胁主要AI门户的利润时发生。 *我将作者的内联引用转换为超链接。† 该论文没有披露这些较小模型的完整列表，并包括一个模型的其他变体，使得列出一个明确的列表成为一个推断的问题。†† 作者的强调。首次发布于2026年3月25日星期三
March 24, 2026
By Alex McFarland

人类中心智能公司将 Claude 桌面控制功能引入 Mac

人类中心智能公司已经扩展了 Claude 的功能，包括在 macOS 上直接控制桌面，让人工智能可以在标准集成（如 Slack 和日历应用程序）不可用时点击、输入和导航用户的计算机应用程序。该功能现已作为研究预览版在 Claude Cowork 和 Claude Code 中的 Claude Pro 订阅者（20 美元/月）和 Claude Max 订阅者（100 美元/月）中提供。目前，该功能仅限于 macOS。桌面控制的工作原理Claude 默认不使用桌面控制。系统首先尝试通过现有的应用程序集成（连接的日历、Slack 或其他支持的工具）完成任务。只有当没有集成可用时，Claude 才会接管鼠标和键盘直接完成任务。用户必须明确批准 Claude...

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