「多尺度对比学习」共找到 1815 篇相关文章
Physical Intelligence联创最新访谈：机器人尚未进入可预测的Scaling阶段
2024年末PI实验室测试，机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为，机器人未到可预测Scaling阶段，还在确定规模化技术路径，也谈到数据、泛化、可靠性等问题。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗？首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。
字节最火的开源Agent项目，如何思考Agent的自我进化？
4月5日，LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考，认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。
硬核拆解 Hermes-Agent：自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开，指出多数Agent缺乏自学习能力，而它试图跨越这一鸿沟，能自动“写手册”（Skill）。介绍其架构、安装配置，通过代码审计任务演示自学习过程，并解析Skill机制，为生产级Agent提供新思路。
OpenAI推出GPT-5.4 mini/nano；MiniMax发布M2.7；小米发布MiMo-V2系列模型
OpenAI、MiniMax、小米陆续发布新模型。OpenAI推GPT - 5.4 mini与nano，优化速度和成本；MiniMax的M2.7能自我演化；小米MiMo - V2系列覆盖智能体核心、全模态理解和情感语音合成。
CVPR2026 | Streamo：让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。
打造高可靠 AI 助手：Skill 编排、Workflow 设计与 Spec Coding 的深度实践
文章拆解上下文工程五大实践模式，对比 Skill 与 Subagent 差异，介绍 Vibe Coding、Spec Coding。分析使用 Skill 做 AI Coding 的问题，提出 Workflow 概念及解决办法，还说明了工作流使用方法和适用场景。
AI 智能体界的 npm 来了！Vercel 推出 Skills.sh，欲统一智能体指令集
Vercel 发布开源项目 Skills.sh，为 AI 智能体打造“标准动作库”，让其通过命令行执行可复用操作。它是开放生态，开发者能定义、分享指令。项目获广泛关注，社区认为其实用性强。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。