「AI 场景」共找到 10821 篇相关文章
重新思考RLVR中的熵正则:从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来,RLVR使大模型在推理任务有显著突破,但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端,研究团队提出SIREN方法精准调控探索,实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
Andrej Karpathy回应强化学习之父Sutton最新观点「LLM是“死路一条”」
图灵奖获得者、强化学习之父Richard Sutton认为当前热门的大语言模型是“死路一条”,因其缺乏从实际互动中学习的能力。AI大神Andrej Karpathy认同其批评,认为当前LLM是向现实妥协的产物,还提出了“幽灵”比喻。
我觉得“Agent”这个词,现在终于有了一个大家都认可的定义了
作者Simon Willison认为现在‘Agent’有了大家认可的定义,即一个AI Agent是为实现目标循环调用工具的大语言模型。还分析了此前难统一定义的情况、‘工具循环实现目标’含义,指出不同人群对‘Agent’理解有偏差。
KV-Cache 实战策略:生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中,KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术,但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术,结合原理、实践与案例,为开发者提供解决方案,还探讨了未来演进方向。
浙江大学联合华为发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型
2025年9月18日,浙江大学任奎教授团队联合华为在“华为全联接大会2025”发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek - R1 - Safe基础大模型,提升了我国AI系统自主安全防控水平,任奎获“科研创新卓越贡献奖”。
OneSearch,揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
本文介绍快手提出的电商搜索端到端生成式框架 OneSearch。它有三大创新,包括 KHQE 模块、用户行为序列注入策略、偏好感知奖励系统。实验显示它在多方面提升显著,已部署于快手电商搜索场景。
自搜索强化学习SSRL:Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成,引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge,降低幻觉。还探索Sim2Real有效性,验证SSRL训练模型在真实场景泛化性,且所有训练数据等已开源。
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式,多榜单SOTA,模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM,解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录,降低推理成本,还介绍了架构、数据构建等,也指出待探索方向。
7B模型对标GPT-4o,全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了
研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym,提供评估基准和训练生态,提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平,解决医疗AI编程瓶颈。
野生DeepSeek火了,速度碾压官方版,权重开源
近日,德国AI咨询公司TNG推出的「DeepSeek R1T2」模型火了,速度比R1快20%,性能不弱于R1。它采用AoE技术,融合官方三大模型,开源且在Hugging Face开放权重,获不少人期待。