「强化学习算法」共找到 1910 篇相关文章
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战，如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用，对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
AI 狂潮中，电子业破局：国产先进封装加速突围
AI应用渗透使算力需求结构重塑，传统芯片技术升级遇阻，先进封装技术成关键。文中介绍DeepSeek架构突破、DeepSeek - R1算法革新，分析其对算力需求的影响，指出高性能算力芯需求仍高，先进封装能释放芯片性能，国产有望突破。
黄仁勋李飞飞林斌投了同一家机器人公司
Generalist是专注给机器人“造通用大脑”的AI公司，创立不久便多次融资，估值超20亿美元。其GEN - 1.5有强大泛化能力，演示一次就能上手，但也有很大进步空间，展示了未来通用机器人大脑学习方式。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
龙虾开始投简历了，月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工，写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化，展现犯错、复盘、改进的过程，体现AI从错误中学习的能力，也凸显人对AI调教的重要性。
00后投身具身智能创业，剑指机器人界「Model 3」！已推出21个自由度灵巧手
具身智能创业公司灵初智能推出自研灵巧手，每只手21个自由度，操作能力强。其目标是将机器人整机价格打到17000美元，走‘Model 3式的产业破局之路’，还提出分层端到端算法解决训练难题。
Kotlin Multiplatform 评估：跨平台开发中的优势与权衡
文章评估了 Kotlin Multiplatform（KMP）在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码，编译成原生代码获出色性能，保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题，但 Netflix 等大公司已用，未来潜力大。
智能流体力学青年学者论坛第28讲：伦敦城市大学Manolis Gavaises教授
智能流体力学青年学者论坛第28讲于2025年12月4日9点至12点在航空楼A110举办。多位学者分享成果，如Manolis Gavaises用机器学习建模多相流；方波李研究超临界流体湍流；陈杰石提出大涡模拟子网格模型等。
前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发
本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革，剖析工程化演进、性能优化进化，展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势，为开发者提供成长路径指导，强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。