「运行时学习」共找到 2445 篇相关文章
OpenClaw爆火背后，仅8.6%用户能察觉异常！多校联合实证
OpenClaw等AI智能体爆火，其安全隐患凸显。多校联合研究发现，仅8.6%的用户能感知智能体媒介欺骗，总结了6类认知失效模式，认为体验式学习或比静态提醒更能提升用户警觉性。
Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖！AI 正告别单纯炫技，走向真实世界
全球人工智能顶会AAAI揭晓年度奖项，Yoshua Bengio 2011年论文获经典论文奖。今年5篇杰出论文研究方向指向AI从炫技走向应用，如ReconVLA改进VLA视觉感知，CADYT解决连续时间因果结构学习空白等。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
GPT-5编程成绩有猫腻！自删23道测试题，关键基准还是自己提的
有人发现OpenAI测试GPT-5编程能力时，用的SWE-bench Verified子集仅477题，自行省略23题。若这些题默认零分，其得分比Claude Opus 4.1低。且该基准还是OpenAI自己提出的。
GPT-5 的秘密武器：Universal Verifiers
OpenAI开发「Universal Verifier」（通用验证器）技术助力GPT - 5。该技术让一个AI模型检查另一个模型输出质量，解决了强化学习难题，使GPT - 5在多领域表现出色，不过技术可能因人员流动扩散。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
灵初智能陈源培：一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创，本科土木工程专业，大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手，参与开源项目，灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要，还谈了模型、创业、落地等看法。
AI 还在装失忆？1 万 Star 开源 EverOS 有点东西，把 Agent 记忆塞进 Markdown
EverOS 是 EverMind - AI 开源的项目，有 10325 Star。它给 AI Agent 等提供 local - first 长期记忆运行时，把记忆源头放 Markdown 里，以 SQLite 和 LanceDB 管理和检索。介绍了其优势、链路、适用场景等。
具身智能的Skill时刻！英伟达开源机器人技能库，Jim Fan：范式变了
英伟达开源能让机器人持续成长的技能库ASPIRE，类似机器人版Coding Agent，会沉淀机器人操作经验。英伟达机器人主管Jim Fan称其代表全新持续学习范式，论文实验验证其效果好于此前方法。
iPhone本地跑Gemma 4火了，0 token时代还有多远？
谷歌开源新模型Gemma 4，部分小型号可在手机端本地运行，速度惊人，还有128k上下文窗口。但在处理复杂任务时表现欠佳。未来端侧模型有望蚕食云端高频简单任务，将冲击现有AI商业模式。