「结果导向强化学习」共找到 1203 篇相关文章
仅隔一天,OpenAI同步上线o3和o4 mini,它们能调用ChatGPT里的多种工具,可基于图像思考。o3是强大推理模型,o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验,还开源了Codex CLI。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现,梳理发展现状、趋势与挑战,强调生成式AI在其演进中的关键作用,还分析我国发展进展、风险,并给出研究方向与对策。
突发!OpenAI「掀桌」:自研推理芯片「墨西哥辣椒」跑赢英伟达
OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño(墨西哥辣椒)测试结果,它专为大语言模型推理设计,能同时提升吞吐量和降低延迟,在多模型测试中超NVIDIA系统。该芯片与Cerebras合作,计划2026年底部署。
全网首个“活的AI社会”上线!Agent背着人类建工会、放贷款,图灵奖得主预言成真了?
强化学习奠基人Richard Sutton认为真正的智能来自能从经验和环境反馈中学习的智能体。iLands创始人唐垲鑫构建了让AI有真实记忆、关系和代价的世界。内测中AI出现自发旅行、建信用体系等行为。
从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】
Claude Code团队将“循环”定义为AI智能体不断重复执行工作周期,直至满足预设停止条件。文章介绍了回合制、目标导向、基于时间和主动式四种循环类型、适用场景及控制token消耗方法,还给出保证代码质量的原则。
大模型推理也能“智能调度”:让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026
生成式奖励模型(GRM)推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架,将模型不确定性定义为调度信号,按需推理。文章从多维度解读该框架,并展示实验评估结果。
豆包 2.1 Pro:属于普通人的代码能力
作者分享用AI写代码的经历,指出豆包2.1 Pro强化Coding Agent端到端交付能力,成本低。还展示用它做的多个案例,如歇后语扭蛋机、文件整理工具等,认为其能解决日常问题,降低Coding门槛。
人形机器人设计正在向仿真器低头!40年机器人从业老兵发出警告
人形机器人行业现怪象,为让仿真系统和强化学习更顺,一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’,指出仿真应服务设计而非主宰。
不玩Harness,卷Model,Meta说:模型即计算机
当下AI圈热捧Harness Engineering,Anthropic让Harness从概念成产品,众多企业纷纷入局。但Meta反其道而行,发布Muse Spark模型,还联合提出神经计算机领域,其论文对相关概念做了介绍并展示实验结果。
港中文薛天帆团队:实现 4K 全景视频生成,普通视频也能「长出空间」丨CVPR 2026
香港中文大学薛天帆团队提出CubeComposer框架,可将普通视角视频扩展成原生4K的360°视频。研究在两个数据集测试,结果显示其在多指标上优于基线。该成果突破技术上限,让普通人也能制作360°视频。