「强化学习范式」共找到 2270 篇相关文章
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。
GPT-Image-2平替！最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战，国内厂商商汤反击，推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一，实测表现惊艳，能力全维度，与GPT-Image-2范式不同。
博士学位答辩PPT分享 | 基于神经网络的偏微分方程优化求解方法研究
本文聚焦基于神经网络的偏微分方程优化求解方法，指出传统数值求解范式有局限，物理信息神经网络（PINNs）虽有潜力但面临瓶颈。作者从多方面研究，形成工程流动问题分析框架与改进方法。
Claude Code 强大的秘密究竟是什么？
Claude Code 强大源于其强大模型基础、丰富实用的内置工具、不压缩上下文信息及无 IDE 包袱等优势。相比之下，OpenAI 的 Codex 因模型能力、强化训练不足等落后，Anthropic 还靠亏本推广积累数据。
AI Coding 的下半场，何去何从？
文章回顾AI Coding三年演进，指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑，提及市场数据背书，还探讨应用与模型关系及技术堆栈。
Git for Data: 像 Git 一样管理你的数据
传统数据恢复手段在AI时代耗时费力，Git for Data带来变革，具备版本控制、快速回滚等能力，是AI时代数据管理新范式。MatrixOne数据库已具备其核心能力，未来将持续增强相关特性。
开源复现o3图像思考！快手让AI不再被动看图，模型自主生成代码调用工具
Kwai Keye团队提出Thyme新范式，构建技术方案，赋予开源模型“超越图像思考”能力。包括设计训练策略、构建开源配套资源，拓展多模态模型工具使用与决策水平，在基准测试中性能提升显著。
登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球
今年8月，清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文，提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力，成果在真机和赛事中验证，加速进化平台助力研究。
谷歌TurboQuant会绕过“内存墙”？这个判断有点过了｜甲子光年
谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。
拒绝传统 Router“瞎指挥”，多智能体如何实现智能任务分配？
企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”，搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型，它先推理再选 Agent 集合，经多数据集评测表现出色，还提供完整开源范式。