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机器人进入“边做边学”时代:星尘发布在线强化学习框架,让动态投掷成功率提升超141%
星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL,解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行,攻克延迟失准问题,在多项真机测试中大幅提升任务成功率。
超越GPT-4o!华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%,刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner,让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%,在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。
给大模型「持续注入新知识」,北航CASE框架:编辑千次不失忆,额外参数不到1MB丨WWW'26
北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”,破解核心痛点。实验显示,1000次编辑后准确率提升近10%,额外参数不到1MB。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等:面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架,用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构,克服传统方法局限,测试显示预测精度高、泛化能力好,为飞行器流场感知控制提供工具。
首个为具身智能而生的大规模强化学习框架RLinf!清华、北京中关村学院、无问芯穹等重磅开源
人工智能从‘感知’迈向‘行动’,具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限,清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf,提出混合式执行模式,设计灵活可扩展,在多方面表现出色。
Energy | 西工大史子颉、高传强等:三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率,传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架,能高效高精度预示三维叶片动态失速,虽部分工况有偏差,但预测精度显著提升。
谷歌开源的 Gemini CLI 扩展助力开发者构建定制化人工智能工作流
谷歌发布开源的 Gemini CLI 扩展框架,引入‘剧本’概念,可让 AI 与外部工具交互。框架增强了 Gemini CLI 功能,支持多组件。谷歌构建开放生态,还为开发者提供模板和指南,其在 AI 驱动 CLI 领域有独特优势。
DeepSeek-R1全升级V2版:Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级,训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’,推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’,还提升了安全可控性,适配生态,推出轻量级模型。
Spring AI Alibaba 1.0 GA 正式发布,Java智能体开发进入新时代
2025年AI智能体爆发,Java智能体构建需求激增。Spring AI Alibaba 1.0发布,是基于Spring AI的AI框架,提供多智能体框架、生态集成等核心能力,助力Java智能体开发,还规划了持续迭代、可观测评估等功能。
新颖的人形机器人训练框架
Robot - Trains - Robot (RTR)是新颖框架,机械臂教师支持引导人形机器人学生。它能以最少人工干预实现高效长期真实世界人形机器人训练,文中还介绍安装设置、使用指南等内容。