「方法发现」共找到 2454 篇相关文章
经典之作!Agent无需奖励也能学习:通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式,让智能体通过执行动作、观察结果状态学习,无需外部奖励。它能降低数据依赖,提升泛化与鲁棒性。实验显示,其在多样环境中效果出色,为智能体训练提供新思路。
Vision-Zero:零数据VLM自我进化!陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero,在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术,设计自博弈框架,解决数据稀缺和知识天花板问题,还缓解跨能力负迁移,开源代码与模型可供研究。
机器人「看片」自学新技能:NovaFlow从生成视频中提取动作流,实现零样本操控
布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架,利用视频生成模型常识知识,让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦,通过生成视频提取动作流,实现零样本操控,为通用机器人提供新路径。
香港中科院发布聆音大模型,400万张图喂出个“AI超声神医”
中国科学院香港创新研究院发布超声大模型“聆音”,用超400万张图像的超声数据集,经自监督学习训练。它在多项诊断任务破纪录,临床效果佳,还将模型等开源,有望推动领域发展。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能,达到新SoTA
近年来,LLM代理需长期内存系统,但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统,受Zettelkasten启发,能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’,在多基准测试领先,也指出了局限性和未来方向。
MCP Registry 预览版上线:AI 开发的统一服务目录
Model Context Protocol 推出 MCP Registry 预览版,这是开放的 MCP 服务器目录和 API,可改善服务器可发现性。注册表开源,分公共和私有子注册表,采用社区举报机制,设计类似 Docker Registry。
调整训练数据出场顺序,大模型就能变聪明!无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT,通过引入数据排序策略,充分挖掘训练数据潜力,优化训练数据的组织方式,在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能,且不用增加数据量或扩大模型规模。
长视频AI数字人来了!字节×浙大推出商用级音频驱动数字人模型InfinityHuman
随着内容创作智能化需求爆发,长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman,打破传统技术局限,解决身份漂移和细节失真难题,已实现多场景商用。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南,提出三级分级系统,阐述构建流程与能力增强方法,涵盖知识组织、注入、工具集成,还提及基准评估和未来研究方向,促进AI与自然科学融合。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”?|首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”!
随着大语言模型在数学领域应用渐广,其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH,测试20+主流模型,结果不佳,而小样本微调能显著提升模型能力。