「深度学习推荐系统2.0」共找到 4189 篇相关文章
全球强化学习+VLA范式,PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔
机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文,指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点,重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果,揭示VLA在线强化学习前景。
前Meta大神创业,用强化学习打造PokeeResearch-7B模型,刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型,用基于AI反馈的强化学习和推理框架,在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立,产品可打通多应用,已获融资并公开测试。
14B打败671B!微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展,但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索,成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型,性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
阿里开源长文本深度思考模型!渐进式强化学习破解长文本训练难题,登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1,登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题,通过渐进式上下文扩展训练,在多基准测试中表现出色,还探讨了SFT和RL作用。
Kimi K2技术报告正式发布:“保姆级”深度解析,一文读懂万亿参数智能体的所有秘密
Kimi K2技术报告发布,Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进,有预训练、架构设计等多方面创新,为智能体领域提供可行路径。
AAAI 2026|AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」,像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下,开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法,构建AP2O - Coder框架,借鉴人类学习模式,经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率,还适配通用模型。
拒绝视频生成,深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5,放弃基于视频生成模型的路线,训练时联合学习动作与未来世界表征,推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线,具跨背景泛化能力,为世界模型提供新思路。
Agent+Code,打开AI开发新范式
当下企业级AI叙事逻辑转变,传统AI应用有瓶颈。京东云在JDD 2025大会提出“深度应用”理念,推出“Agent+Code”新范式,其包含JoyAgent 3.0和JoyCode 2.0,还通过开源引领行业创新。
Soul APP 开源首个 14B 实时数字人!0.87秒延迟+32fps,冲进 I2V 趋势榜 TOP5!
AI圈对数字人爱恨交加,因其存在太假、太慢、太僵硬等问题。Soul App旗下AI团队开源实时数字人生成模型SoulX - FlashTalk,参数量14B,有亚秒级延迟、高帧率等亮点,冲进HuggingFace I2V趋势榜TOP5。
0.027B手机AI模型,估值2亿美金,三个清华学霸如何获得国际大学生创新大赛冠军
10月15日,清华万格智能团队“基于类脑架构的下一代通用模型与智能体生态”获中国国际大学生创新大赛(2025)冠军。团队由三个清华本科生创立,此前已完成融资,估值达2亿美元。其智人HRM模型有诸多优势,还研发出顶尖气候预测专家模型。