AI 的競爭繼續白熱火，但衡量 AI 實力的標準也在發生微妙的變化：不只是訓練算力和模型的引數規模，更要看 AI 在複雜應用場景中，能不能像人一樣思考與行動論文。
1 月 30 日，千問 C 端應用團隊宣佈，其四篇人工智慧領域研究論文正式入選 2026 國際學習表徵會議（ICLR 2026）論文。
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作為機器學習領域公認的三大頂級會議之一，ICLR 的入選難度本身就高，今年 ICLR 2026 的競爭之激烈更可以用「慘烈」來形容論文。本屆會議投稿量超過 1.9 萬篇，再次重新整理紀錄。然而，投稿數量暴增的同時，平均得分卻出現了滑坡，28.18% 的錄用率更是創下近年新低。
在嚴苛的篩選機制下，千問團隊能夠連中四元，不僅證明了其科研成果在理論層面的前瞻性，更體現了其研究方向與當下行業急需解決的「可靠性、可用性」高度契合論文。
這次入選的四篇論文論文，核心邏輯非常一致，都是讓 AI 在複雜場景下更加聰明、可靠、實用：
1. 不再是「抽盲盒」論文：提高擴散模型穩定性
2. 學會「主動問診」論文：多輪對話決策的突破
3. AI 自我進化論文：無需人工標註的檢索驗證
4. 拒絕「廢話文學」論文：模型價值觀對齊的新思路
目前的 AI 生成（如繪圖或長文）有時像抽盲盒，輸出質量忽高忽低論文。千問團隊在關於擴散語言模型（Diffusion Models）的研究中，針對 dLLM 掩碼訓練的不穩定性，提出了一套帕累托最優的無偏訓練演算法。
根據公開介紹，演算法顯著降低了 dLLM 訓練波動，提升了圖文生成質量論文。這意味著未來的內容生成工具將進一步告別「神經質」，輸出結果也會更加符合預期。
另一方面，現在的 AI 助手有些「被動」，問一句答一句，這種溝通效率在醫療諮詢等專業領域極低論文。而圍繞醫療多輪對話中的複雜推理任務，千問團隊提出了自適應樹策略最佳化（ATPO）方法，讓 AI 根據對話的不確定性動態調整決策路徑。
簡言之，AI 學會了「主動追問」論文。當資訊不足時，它會精準提問獲取關鍵資訊；線索清晰時則快速給出判斷。這讓 AI 助手在複雜諮詢場景中像經驗豐富的專業人士一樣，只問關鍵問題，避免無效對話。
此外，千問團隊還打造了「提問—解答—驗證」的自博弈強化學習框架，讓 AI 在不需要額外人工標註的情況下，能實現自我核驗與進化論文。在學習輔助、研究支援等知識密集型場景中，AI 能夠自主核實資料，表現得更為可靠。
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同時團隊引入了資訊理論偏見消除方法，引導獎勵模型關注真正與人類偏好相關的訊號論文。相比過去為了迎合人類偏好，很多模型學會了寫冗長但空洞的套話，這能有效減少冗長、格式化但資訊密度低的輸出，讓 AI 更關注能幫助使用者的核心要點，避免出現「廢話文學」。
更重要的是，千問團隊這次在 ICLR 2026 的表現，其實也釋放了一個明確的訊號：大模型的競爭重心已經悄然轉移論文。
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早期的競爭是暴力的，比拼的是引數規模和算力堆疊論文。但過去一年，行業內其實在逐步形成共識，競爭正從「引數規模」轉向「演算法深度與工程實效」。單純的大已經不再代表強，真正的核心競爭力在於，誰能在基礎演算法上進行更系統性的探索，誰能把 AI 真正帶入複雜、高頻的實際應用場景中。
值得注意的是，此次千問團隊入選的四篇論文相關程式碼均已開源論文。透過開放核心技術細節，這種「以應用導向研究」的模式，或許能為整個行業在提升 AI 可靠性方面提供新的正規化。
