算法论文8
CMU提出最大似然强化学习,性能更优
机器之心
AI 摘要
CMU等研究机构表示,现实中强化学习未真正做最大似然优化,只是优化其一阶近似。为此提出最大似然强化学习,实验表明其在性能和计算效率上优于现有方法。
阅读原文 · 机器之心
强化学习远不是最优,CMU刚刚提出最大似然强化学习
CMU等机构研究指出,现实中广泛使用的强化学习未真正做最大似然优化,只是优化其一阶近似。基于此,团队提出最大似然强化学习,实验显示其在性能与计算效率权衡上优于现有方法。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
开源动态8
腾讯开源框架,一句话造3D世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
AIGC开放社区
新闻资讯7
OpenAI:暂停前沿模型强化学习训练
OpenAI发文称暂停最新模型强化学习训练两周,加固研究环境、进行红队测试等。部分低风险训练已恢复,最大规模前沿模型训练仍暂停。此举源于Hugging Face安全事故及Astra模型潜在风险。
机器之心
开源动态8
浙大开源PhyEdit实现单图精准3D物体操作
浙江大学ReLER团队开源的PhyEdit,用3D foundation model明确目标几何,让DiT图像编辑器负责最终渲染。单张图片里物体能移动并形成连续状态,在多项指标表现出色,还具备多种能力,已被ACM MM 2026接收。
新智元
开源动态8
浙大开源PhyEdit,3D图像编辑超Nano Banana Pro
当前图像编辑模型处理三维状态常出错。浙江大学ReLER团队提出并开源PhyEdit,用显式3D几何preview指导图像编辑,还加入深度监督,构建数据集和评测基准,成绩超Nano Banana Pro,且GUI也开源。
量子位