「生成式强化学习」共找到 3479 篇相关文章
字节跳动李航博士新作:AI智能体的通用框架
字节跳动李航博士在JCST发表观点论文,提出涵盖软件和硬件智能体的通用框架。该框架以完成任务为目标,依赖LLM,用强化学习构建。文章还探讨了与大脑机制关联、未来研究方向等。
重磅!Thinking Machines开山之作:大模型输出随机的根本原因被揪出,并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客,开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化,并给出系统性解法,还开源方案。
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
用AI深读100本书,太上头了~
国外开发者Pieter让Claude深读100本非虚构类书籍,用AI‘深化’阅读。AI能在书间找联系,还生成奇葩分类并挖出洞见。实验带来三个启发,还给出低成本复制思路,强调学习要让知识建立连接。
让LLM扔块石头,它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》,推出BesiegeField平台,支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务,通过闭环训练提升模型能力,多个模型测试表现良好。
专访丨华人大三学生创业教育 Agent,获赵长鹏 1100 万美元种子轮
硅谷华人大三学生创立的教育类 AI 产品 VideoTutor 完成 1100 万美元种子轮融资,由赵长鹏家办 VC 领投。这是面向 K12 学生的 AI 教育 Agent,能一键生成专属教学视频。文中还探讨了其功能、优势及团队发展规划。
加速近5倍!北大与字节团队提出BranchGRPO,用「树形分叉 + 剪枝」重塑扩散模型对齐
北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法,通过在扩散反演中引入分叉与剪枝,解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异,迭代时间最高近 5 倍加速。
Meta视觉基座DINOv3王者归来:自监督首次全面超越弱监督,商用开源
Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3,采用自监督学习,首次全面超越弱监督,可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色,参数和数据量提升,还构建模型家族,已在多领域产生实际影响。
Sensor Tower 25上半年AI应用报告:年轻男性用户仍占主导,垂类应用面临被「颠覆」压力
移动应用数据分析商 Sensor Tower 发布报告《State of AI Apps Report 2025》,分析移动端 AI 市场。指出 2025 上半年全球生成式 AI 应用下载和收入增长,亚洲成下载主力,AI 成应用标配,垂类应用面临挑战。
Tool-Integrated RL 会是 Agents 应用突破 「基模能力限制」 的关键吗?
文章聚焦AI & Robotics业内要事,探讨Tool - Integrated RL能否助Agents突破「基模能力限制」,还涉及Copilots填产业落地鸿沟、生成式AI重塑软件开发等话题,完整版通讯含多项解读与要事速递。