「reward设计」共找到 1318 篇相关文章
DataBuddy：数据语义驱动的企业 Agent Runtime 设计与落地｜AICon 深圳
2026年AICon深圳站8月21 - 22日举办，聚焦多关键方向。腾讯彭锦文将分享《DataBuddy：数据语义驱动的企业Agent Runtime设计与落地》，拆解DataBuddy相关架构，还介绍演讲痛点、听众收益等，大会有10个专题论坛。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
Meta把内部设计系统开源了，支撑内部13000+应用，专为Agent调优
Meta开源的Astryx大更新，改造成Agent适配设计系统。它已在Meta内部演进8年，支撑13000+应用，提供150+可访问、可主题化的UI组件及开发工具，让人和AI用同一套语言。
《生成式AI卓越架构设计指导原则》：从"能用AI"到"用好AI"
在2025云栖大会上，阿里云发布《生成式AI卓越架构设计指导原则》，以云原生“卓越架构五大支柱”为基础，针对大模型内容合规与安全治理等领域提建议，助力企业从‘能用AI’走向‘用好AI’。
一大早被广告刷屏的"首个设计 Agent"，居然是这家国内公司做的。
LovartAI凌晨发布引关注，网页前端漂亮。猜测其由国内Liblib公司开发，有三方面证据。它是设计Agent工具，功能较全，但对‘首个’存疑，其价值待观察。
商汤新模型 SenseNova-U1 Pro 曝光，对标 GPT-Image-2，瞄准「设计」赛道
商汤科技在股东大会预告下一代旗舰多模态基座模型 SenseNova-U1 Pro，预计 2026 年 7 月邀测，对标 GPT-Image-2，瞄准「设计」赛道，具备多核心能力，还支持 8K 分辨率输出。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
不用抗生素也能抗菌！AI设计新型蛋白质抵御细菌耐药性｜Nature子刊
澳大利亚研究借助AI工具设计出能与ChuA结合的蛋白质，抑制大肠杆菌等细菌生长。这些蛋白质像“分子锁”，阻断细菌获取血红素，降低耐药风险，开创“非抗生素”抗菌新范式。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
Lovart第一时间上线Image 2：每个人真的可以瞬间拥有一个设计部了
Lovart上线Image 2，有去AI味的写实感、强大文字生成与泛化推理能力，完爆Nano Banana 2。它结合独家工作流，带来设计体验飞升，还给出五个使用场景案例，并对比了与Claude design的差异。