「强化学习环境」共找到 1883 篇相关文章
大模型手语翻译新进展:CAPO-SLT拿下中文三项最高分 | EMNLP'26
vivo AI Lab团队针对自动手语翻译生成中,无视觉证据支撑的错误累积导致语义偏移的痛点,提出置信度感知策略优化方法CAPO-SLT,仅调整强化学习更新规则,不修改主干网络,在中文手语翻译测试中拿下三项指标最高分,成果将发表于EMNLP'26。
是剧本杀来了?还是儿童剧本杀教育机会来了!
儿童剧本杀教育的兴起,不仅为孩子们提供了一种新颖的娱乐方式,也带来了教育的新机遇。它通过沉浸式体验,让孩子们在玩耍中学习历史,培养兴趣,同时满足了市场对创新教育内容的需求。
两个浙大学生决定只用AI生存72小时|甲子光年
五源资本发起“72小时AI生存挑战”,浙大学生区瀚楠、陈睿轩参与。他们在封闭房间用AI工具生存72小时,先搭建Agent购得物资,后尝试用AI赚钱未成功。此活动灵感源于99年“72小时网络生存测试”。
通用AI Agent系统AI Manus
AI Manus是通用AI Agent系统,支持在沙盒环境运行工具。文中给出使用示例,介绍环境要求、部署与开发指南,推荐用Docker Compose部署,还提及项目地址、交流群等信息。
1500 个 PR、0 人写代码:Codex 驱动的百万行级内部产品实践
团队在五个月内开发并发布无人工编写代码的内部测试产品,代码均由Codex生成,效率高。介绍了开发过程,如定义工程师角色、增加应用可读性等,还提及面临的挑战及解决办法,分享实践心得。
MIT报告:花了300-400亿美元,95%的企业AI项目都失败了
MIT《2025年商业AI现状》报告显示,企业投300 - 400亿美元在GenAI,95%项目零回报。揭示企业AI工具糟糕的原因,指出影子AI经济现象,点明钱花错地方,还阐述成功企业做法及未来趋势。
EvaLearn:AI下半场的全新评测范式!
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn,以连续问题求解为核心,构建问题并设评分标准,对九个前沿大模型研究有诸多发现。
独家|清华团队组团创业,押注机器人端侧自进化,已完成首轮融资
过去一个多月,机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题,押注In - Context Learning,让机器人端侧自进化,降低部署成本。
在AK大神爆火的任务里,摸清国产AI真实水平
4月20日深夜Kimi K2.6发布并开源,作者借Andrej Karpathy的AI Wiki思路设计高承压任务,测试其Agent底层能力,考察它在单Agent、Agent网站和Agent Swarm三种模式下表现,探究国产AI真实水平。
CVPR2026 | 鬼手想点谁就点谁?LaSM让GUI智能体把注意力「收回来」
文章聚焦弹窗式环境注入攻击,指出多模态智能体易受环境干扰致目标漂移。提出 LaSM 方法,通过放缩关键层权重让智能体注意力回到任务,实验显示其提升防御效果,且对正常任务影响小。