「强化学习范式」共找到 2270 篇相关文章
刷榜多元时序预测,性能波动0%!打破CI/CD二元对立 | ICLR'26
在多元时间序列预测领域,长期存在通道依赖(CD)与通道独立(CI)路线之争。浙江财经大学团队提出CPiRi框架,结合时空解耦架构与置换不变正则化策略,解决范式矛盾,取得优异效果。
315曝光的“AI投毒”原理:GEO这样操控大模型推荐
央视3·15晚会揭开AI“投毒”灰色产业链,利用GEO操控大模型推荐。介绍了训练数据污染、检索上下文劫持、提示注入诱导攻击三种“投毒”技术,还阐述了内容生产、渠道投放、效果强化的产业链运转流程。
LangChain 创始人警告:2026 成为“Agent 工程”分水岭,传统软件公司的生存考验开始了
LangChain 创始人 Harrison Chase 认为 2025 年末到 2026 年长任务 Agent 落地会加速,传统软件公司面临挑战。他指出构建 Agent 工程范式在变,还分享了 Agent 应用案例、harness 工程要点、开发与传统软件的差异等内容。
刚刚,美团开源全模态龙猫模型,和 ChatGPT 大战 100 回合打得难解难分
美团发布开源全模态 MoE 模型 LongCat-Flash-Omni,参数 560B 激活 27B。它有真正全模态能力,采用创新架构和训练范式,基准测试表现亮眼,部分指标超 Gemini-2.5-Flash,引发网友热议。
AI越用越聪明,自主+自进化是关键拼图丨盛大邓亚峰EverMind@AIGC2026
在AIGC2026峰会上,盛大集团邓亚峰指出,AI范式从Chat转向Agent,未来AI需“自主”与“自进化”,长期记忆是关键。EverMind团队基于此研发相关技术,成果显著,还提出个人记忆主权等观点。
Claude Opus 4.7 上手实测:花7倍价格买输出,值不值?
作者实测Claude Opus 4.7,其定价约为GPT - 4.5的6 - 7.5倍。它有全新架构、强化Agent能力等升级,在代码生成、推理分析等多场景表现出色,是否值高价取决于使用场景。
LLM协作告别文本形式:直接“脑对脑”,Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信,效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache(C2C)范式,让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流,实现高效精准语义传输,在多类任务中提升性能与效率。
AI「学不会」竟成相变探针!UCSD华人联手谷歌等,曝光量子纠缠秘密
加州大学圣地亚哥分校华人学者Wanda Hou等与Google Quantum AI合作,在谷歌超导量子处理器实验,发现机器学习模型‘学不会’对应量子体系测量诱发相变,AI失效成物理探针,还展望了量子AI前景。
老思维做 Agent,没戏!云厂商们又想憋大招了
企业落地 Agent 经历快速演化,自主性 Agent 成新趋势。云厂商起初推 AI Infra,现转以 Agent 应用为中心开启 Agent Infra 赛道竞争,虽已布局但新开发范式未成型,未来需产业链协作迭代。
抛弃预定义Tool,首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning,破31%涨幅
视觉推理任务中,传统多模态大模型依赖预定义工具,灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具,在多类任务中显著提升性能,实现范式跃迁。