AI 的竞争继续白热火，但衡量 AI 实力的标准也在发生微妙的变化：不只是训练算力和模型的参数规模，更要看 AI 在复杂应用场景中，能不能像人一样思考与行动。

1 月 30 日，千问 C 端应用团队宣布，其四篇人工智能领域研究论文正式入选 2026 国际学习表征会议（ICLR 2026）。

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图片来源：阿里

作为机器学习领域公认的三大顶级会议之一，ICLR 的入选难度本身就高，今年 ICLR 2026 的竞争之激烈更可以用「惨烈」来形容。本届会议投稿量超过 1.9 万篇，再次刷新纪录。然而，投稿数量暴增的同时，平均得分却出现了滑坡，28.18% 的录用率更是创下近年新低。

在严苛的筛选机制下，千问团队能够连中四元，不仅证明了其科研成果在理论层面的前瞻性，更体现了其研究方向与当下行业急需解决的「可靠性、可用性」高度契合。

这次入选的四篇论文，核心逻辑非常一致，都是让 AI 在复杂场景下更加聪明、可靠、实用：

1. 不再是「抽盲盒」：提高扩散模型稳定性
2. 学会「主动问诊」：多轮对话决策的突破
3. AI 自我进化：无需人工标注的检索验证
4. 拒绝「废话文学」：模型价值观对齐的新思路

目前的 AI 生成（如绘图或长文）有时像抽盲盒，输出质量忽高忽低。千问团队在关于扩散语言模型（Diffusion Models）的研究中，针对 dLLM 掩码训练的不稳定性，提出了一套帕累托最优的无偏训练算法。

根据公开介绍，算法显著降低了 dLLM 训练波动，提升了图文生成质量。这意味着未来的内容生成工具将进一步告别「神经质」，输出结果也会更加符合预期。

另一方面，现在的 AI 助手有些「被动」，问一句答一句，这种沟通效率在医疗咨询等专业领域极低。而围绕医疗多轮对话中的复杂推理任务，千问团队提出了自适应树策略优化（ATPO）方法，让 AI 根据对话的不确定性动态调整决策路径。

简言之，AI 学会了「主动追问」。当信息不足时，它会精准提问获取关键信息；线索清晰时则快速给出判断。这让 AI 助手在复杂咨询场景中像经验丰富的专业人士一样，只问关键问题，避免无效对话。

此外，千问团队还打造了「提问—解答—验证」的自博弈强化学习框架，让 AI 在不需要额外人工标注的情况下，能实现自我核验与进化。在学习辅助、研究支持等知识密集型场景中，AI 能够自主核实资料，表现得更为可靠。

同时团队引入了信息论偏见消除方法，引导奖励模型关注真正与人类偏好相关的信号。相比过去为了迎合人类偏好，很多模型学会了写冗长但空洞的套话，这能有效减少冗长、格式化但信息密度低的输出，让 AI 更关注能帮助用户的核心要点，避免出现「废话文学」。

更重要的是，千问团队这次在 ICLR 2026 的表现，其实也释放了一个明确的信号：大模型的竞争重心已经悄然转移。

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图片来源：雷科技

早期的竞争是暴力的，比拼的是参数规模和算力堆叠。但过去一年，行业内其实在逐步形成共识，竞争正从「参数规模」转向「算法深度与工程实效」。单纯的大已经不再代表强，真正的核心竞争力在于，谁能在基础算法上进行更系统性的探索，谁能把 AI 真正带入复杂、高频的实际应用场景中。

值得注意的是，此次千问团队入选的四篇论文相关代码均已开源。通过开放核心技术细节，这种「以应用导向研究」的模式，或许能为整个行业在提升 AI 可靠性方面提供新的范式。