「多阶段强化学习」共找到 2109 篇相关文章
20亿美金苏度科技具身首秀即大招!0真机数据,zero-shot,跑出98%首次抓取成功率
苏度科技发布软硬件全栈自研的机器人系统R1,采用世界模型与强化学习一体化设计,在不使用真机数据的前提下,实现关键任务近100%的Zero-shot成功率。苏度团队通过重新定义数据范式,解决了具身智能发展的核心瓶颈。
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”。
David Baker、宋乐等联手创办GenBio AI: 虚拟细胞只是开始,数字有机体才是终局
GenBio AI 在《Nature Medicine》发文,提出构建能模拟生命运行的“数字有机体”(AIDO),还阐述构建路线及应用设想。该公司团队强大,目前已进入 AIDO 构建第二阶段,但面临评估、可解释性等难题。
DeepSeek押注的Harness,被这篇最新综述彻底讲透了
这篇综述讲透了Agent Harness Engineering,CMU等联合提出ETCLOVG七层架构,证明Harness Engineering是LLM Agent工业落地主战场,介绍了其发展阶段、各层架构及作用等。
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。