「级联式强化学习」共找到 1498 篇相关文章
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
使用 Hugging Face 轻松构建并共享 ROCm 内核
自定义内核是高性能深度学习基础，但构建整合麻烦。Hugging Face的kernel - builder和kernels库可助轻松构建、分享自定义内核。本文聚焦构建ROCm兼容内核，展示构建、测试与分享步骤。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
美国AI一骑绝尘，中国平均落后7个月！Epoch AI新报告出炉
Epoch AI报告指出，中国AI模型进展平均落后美国7个月，最小4个月，最大14个月。这差距本质是「开源vs闭源」差距，中国领先大模型多开源，美国前沿模型均闭源。不过中国AI追赶速度稳定。
图灵奖大佬痛心：有人千万年薪，有人惨遭失业！25年全美疯狂裁员117万
2025年将尽，AI未带来美好，反致裁员失业。美国近5.5万岗位被AI取代，总裁员117万。图灵奖大佬Bengio、Anthropic CEO预警劳动力市场崩溃，人类需学习AI工具，从事创造性工作自救。
创业7年干出一个全球第一，这家深圳芯片公司冲刺港股IPO
曦华科技冲刺港股IPO，其2024年scaler芯片出货量全球第二，ASIC架构scaler产品市场份额达55%排第一。不过，公司仍亏损，且面临激烈竞争。它靠产品创新和高研发投入提升估值，后续有应对竞争的规划。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
微软31年老员工被裁，六旬老将重新踏上求职路
新智元报道，微软31年老员工Mike Kostersitz被裁。近年AI重组其所在部门，致他命运改写。过去两年硅谷盛行裁员，AI浪潮下，有经验的技术人员首当其冲，像他这样的中层正被系统优化。
这，才是Vibe Coding的未来。
作者分享蚂蚁灵光更新，可搓小游戏，认为这是Vibe Coding未来。普通人能用上是其亮点，还举例扫地机器人、灵光开发三国人物关系等游戏，指出技术应隐藏自己，降低门槛。
ChatGPT「群聊」功能正式开启内测
OpenAI正式在部分地区试点ChatGPT群聊，覆盖移动端和网页端。该功能可用于生活娱乐、工作学习等场景，由GPT - 5.1 Auto模型驱动，操作简单，还考虑了隐私与控制。