「自学习型AI智能体」共找到 11840 篇相关文章

算法论文8

让机器人「不仅会想,还能准确去做」,VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界

VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型,结合链式思维监督与强化学习,优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点,经多层面测试效果好,在多领域有应用前景。

机器之心
算法论文8

仅100种子题,合成数据质量超GPT-5,阿里、上交提出Socratic-Zero框架

阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架,仅从 100 个种子问题出发,通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等,Solver 性能提升显著,工程友好,开启零数据自进化新路径。

机器之心
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我觉得“Agent”这个词,现在终于有了一个大家都认可的定义了

作者Simon Willison认为现在‘Agent’有了大家认可的定义,即一个AI Agent是为实现目标循环调用工具的大语言模型。还分析了此前难统一定义的情况、‘工具循环实现目标’含义,指出不同人群对‘Agent’理解有偏差。

宝玉AI
新闻资讯8

浙江大学联合华为发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型

2025年9月18日,浙江大学任奎教授团队联合华为在“华为全联接大会2025”发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek - R1 - Safe基础大模型,提升了我国AI系统自主安全防控水平,任奎获“科研创新卓越贡献奖”。

AI大模型应用实践
新闻资讯7

Mira Murati 创业公司首发长文,尝试解决 LLM 推理的不确定性难题

OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》,指出大语言模型推理难获可复现结果,深入探究其不确定性根源,提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。

Founder Park
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Data Agent 落地挑战:忽略技术框架、语义能力和运营体系,投入可能打水漂

Data Agent 落地挑战大,90% 难点源于软件工程,统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系,投入可能打水漂。掌握相关要素,才能让 AI 代理落地应用,提升企业数据智能化效率。

AI前线
开源动态8

智谱终于发布GLM-4.5技术报告,从预训练到后训练,细节大公开

上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版,成绩亮眼引热议。现其技术报告发布,详述预训练到后训练细节,还介绍了开源 RL 框架 slime,展示模型架构、训练阶段等,评估了在多任务上的表现。

机器之心
算法论文7

DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃?看下Qwen3新范式GSPO

文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO,重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题,会致模型崩溃,进而提出新算法GSPO,实验显示其效率和可扩展性更佳。

机器之心
开源动态8

7B模型对标GPT-4o,全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了

研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym,提供评估基准和训练生态,提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平,解决医疗AI编程瓶颈。

量子位
开源动态7

野生DeepSeek火了,速度碾压官方版,权重开源

近日,德国AI咨询公司TNG推出的「DeepSeek R1T2」模型火了,速度比R1快20%,性能不弱于R1。它采用AoE技术,融合官方三大模型,开源且在Hugging Face开放权重,获不少人期待。

机器之心