「自适应推理框架」共找到 3380 篇相关文章
GAIR Paper 105｜离线强化学习新突破——ROMI：破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局｜ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习，指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法，引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制，在多基准任务上超越基线算法。
只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！新强化学习算法带来显著性能提升，还缓解训练崩溃问题
上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD，缓解训练崩溃问题，提升性能。还构建多模态强化学习框架，推出MMK12数据集和MM - PRM模型，开源相关成果。
从「对口型」到「会表演」，刚进化的可灵AI数字人，技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」，全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径，设计多模态两阶段生成框架，实验显示其在多方面领先竞品。
国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
UNC | 发布Bifrost-1，构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁，低成本实现“文生图”自由
随着AI发展，打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道，解决核心痛点，实验表现出色。
宇树智元共用一个大脑！神秘模型Demo炸场，10分钟一镜到底
一条10分钟一镜到底的Demo视频引发关注，视频中宇树和智元的机器人同用一个“大脑”，完成多种任务，如擦窗、收纳等，还展现出跨本体协作等能力。该模型跳出主流具身模型固有框架，或改写具身智能行业认知。
CVPR 2026｜1分钟单图变4D视频！AI看图直接脑补物理规律
北京理工大学和理想汽车等团队提出全新框架PhysGM，引入DPO实现端到端快速前馈推理，能1分钟内将单图生成为4D动态视频，在速度和评价指标上超越主流模型，相关工作被CVPR 2026接收且代码已开源。
测评豆包1.6：我用它开发了一个“聪明的旅行策划Agent”
作者对豆包1.6进行测评，用其构建旅行策划Agent。豆包1.6推理强、有自适应思考模式且计价创新。作者实操构建旅行Agent，结合MCP完成任务，虽有不足但超预期，国内Agent开发生态已成熟。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。