「强化学习范式」共找到 2269 篇相关文章
一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述
中科院计算所&杜克大学发布首篇Vide Coding技术全面综述。介绍以“氛围/结果”为导向的Vibe Coding开发范式,含技术分类、能力分析、开发模式、数据模型等内容,还提及价值及反馈回路等。
字节真的要干生态了?Coze竟然开源了
字节开源 Coze Studio 和 Coze Loop,此时 Dify 等已在 Agent 基础设施赛道站稳。Coze Studio 提供 AI Agent 开发环境,Coze Loop 负责优化平台,技术栈扎实。开源版功能有删减,字节野心是抢占生态范式。
互联网免费数据已被吃光,普通人反馈早没用了?前英伟达工程师:Transformer的原罪浪费算力,聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”,AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”,想降低智能成本,还指出 Transformer 架构有缺陷,互联网数据被吃光等问题。
人类研发时代结束?XYZ最强Search Agent横扫七大榜单,300个Agent跑通AI4AI全栈闭环
近日,XYZAI Lab发布两款Deep Search Agent,刷新多项评测SOTA成绩。其背后是新型AI4AI研发范式,让AI驱动研发闭环。XYZ团队用AI解决多方面问题,在Deep Search验证,未来有望拓展更多场景。
在ICLR 2026主会之前,我们和30多位入选者聊了聊最前沿的AI细节
4月14日,智源社区、DeepTech联合举办ICLR 2026预讲会。会议聚焦顶会核心精华,三十余位论文作者分享AI Agent、大语言模型等热门领域成果,展示解决大模型痛点的研究。
AI下半场的战场,从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火,标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题,核心是Agent Memory。论文梳理该赛道,指出其是系统级记忆体结构框架,未来关键在memory策略可学习。
迈向原生全模态AI智能体:人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务,覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大,OmniAtlas 显著提升开源模型表现,并指出未来全模态智能体发展方向。
EmbodiChain开源,用100%生成式数据自动训练具身智能模型
跨维智能开源EmbodiChain,它是通往GS - World的基石,重构具身智能学习范式。其以100%生成式仿真数据训练机器人,突破数据瓶颈,还对比了不同路线,测试显示其模型效果佳。
最火、最全的Agent记忆综述,NUS、人大、复旦、北大等联合出品
多所顶级学术机构联合发布百页综述《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》,为‘Agent Memory’梳理技术路径。提出三角框架,辨析与其他概念差异,还探讨记忆形式、功能、运转机制,展望未来发展方向。
准确率腰斩!大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测,揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross,经测试揭示模型短板,验证改进方法潜力,研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。