「研究方向转型」共找到 2712 篇相关文章
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
The Batch: 864 | GLM-4.5：一款开放的智能体竞争者
大型语言模型推动智能体能力交互竞赛正酣，中国 Z.ai 推出 GLM - 4.5 系列开源权重模型，在推理、编程等基准测试中表现出色，还介绍了其工作原理、研究和测试结果等。
马斯克的Neuralink梦想成真？意识连续谱理论震惊科学界！
美国发育生物学家Michael Levin探讨意识与自我组装关系，强调意识是连续谱系。他从生物自我组装过程、意识与身份特性等多方面阐述，还呼吁用开放视角理解意识本质，并提出研究方向。
5亿热钱砸向具身智能新玩家！地平线VP创业，余凯又投了
具身智能赛道火热，无界动力获5亿天使轮融资。其创始人张玉峰是前地平线副总裁，团队实力强。此轮融资将加速基础模型研发与专家模型落地，公司首代机器人平台已在两方向突破。
建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
「10倍工程师」神话破灭？代码免费，懂品味才值钱
AI正将世界撕裂成「双重现实」，一边是疯狂用AI重构工作流的人，另一边是把AI当玩具的人。AI抬高了行业下限，让「10倍工程师」成新底线，写代码贬值，懂品味的研究值钱，且AI或先改造蓝领行业。
Scaling时代终结了，Ilya Sutskever刚刚宣布
Ilya Sutskever 在访谈中称「Scaling 时代已终结」，指出当前模型存在能力参差不齐、泛化不足的问题。他认为人类情绪类似价值函数，人类学习效率高。未来 AI 发展将进入研究时代，他还分享了 SSI 战略及对 AI 对齐等问题的看法。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
AI 大模型热潮的第三年，这场直播给出了 4 个值得参考的判断 | 极客时间企业版
极客时间企业版 6 月 16 日直播，快手、造物者咨询等专家分享 AI 落地经验。探讨协调税、‘AI 虚假繁荣’、工程化人才及 AI 转型痛点与行动，为企业把 AI 融入组织提供参考。
从「说错话」到「干错事」：复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
具身智能正从实验室走向现实世界，却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述，提出‘能力—风险’二象性，梳理各能力层攻击面与风险，还指出研究空白，维护开放资源生态。