「强化学习Scaling」共找到 1653 篇相关文章
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
独家 | 华为天才少年楼燚航离职创业，要做 200B 以上的「具身大脑」
前华为“天才少年”楼燚航离职创立引力蓝移，定位构建具身大脑。其采用分层架构，认为具身智能Scaling拐点已至，规划了数据来源和模型参数规模。正与汇川合作，按24个月规划推进，面临产品验证挑战。
单Agent时代正式结束：一个干不过，就上300个
月之暗面发布并开源 Kimi K2.6 模型，热度高。它强化 Agent 团队协作能力，核心能力进步，领先对手。在编程领域发力，长程编码能力突破，集群协同输出强，还适配框架，实测效果出色，Claw 群组开启内测。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
马斯克罕见低头：开源𝕏推荐算法，自嘲“很烂”不过未来月更
马斯克开源𝕏推荐算法系统，这是几乎全由AI模型驱动的系统。它基于Grok - 1同款Transformer架构，通过学习用户历史互动行为推荐内容。虽获社区称赞，但算法有缺陷，马斯克也承认‘很烂’，未来将月更。
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”？记忆张量 CTO 李志宇：智能体能力会拉开差距，长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇，他指出 Scaling up 经济效益下降，大模型公司正变系统公司，核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差，价格战或加剧。智能体是主赛道，但现有模型推理能力不足。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及对Claude等模型的意义。他认为AI发展不平衡，建议构建未完全跑通的产品，还介绍了Claude 4优化，探讨人机协作等内容。
大模型化身苏格拉底：通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。
对话心资本吴炳见：我不问AI创业的“终局”｜甲子光年
本文是对心资本合伙人吴炳见的访谈。他2022年底All in AI，分享投资理念，如共鸣时投资、关注当下问题；分析AI发展阶段、应用情况，认为Agent是核心应用形态；还谈及投资案例、学习方式及经验复用与摒弃等。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。