「RL优化」共找到 1449 篇相关文章
新模型亦是新 Agent,Kimi-Researcher 超大量一手实测!
2025 年被称为“Agent 元年”,月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher,其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测,与 OpenAI 等对比,并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。
一个场景吃掉700MB显存!3DGS存储焦虑怎么解?这篇综述划了五个方向
过去三年,3D Gaussian Splatting(3DGS)成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”,但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述,从底层数据流组织技术版图,给出优化建议和未来方向。
OpenAI曝出第一颗芯片叫「辣椒」!AI自己设计,9个月流片
OpenAI首颗自研芯片Jalapeño问世,9个月从白纸到流片,创行业最快纪录。该芯片专为大模型推理设计,由其AI参与设计优化,有望降低推理成本,提升用户体验。OpenAI欲做全栈AI公司。
伏曦量子完成天使及天使+轮融资,五源资本、启盈同创等跟投
近日,伏曦量子宣布完成天使及天使+轮融资,由全球动力电池行业龙头领投,多家机构跟投。该公司由赵琦博士创立,定位是帮助产业客户理解和使用量子算力,其核心价值是优化算法,让问题可在近期硬件测试。
老黄秘密武器曝光:AI一夜设计芯片,顶人类顶级工程师10个月!
英伟达在GTC大会揭露用AI设计GPU,原本8名工程师10个月的任务,AI一夜完成。其开发NB - Cell、Prefix RL等工具,还推出内部大模型Chip Nemo和Bug Nemo,不过完全端到端自动化设计仍有距离。
读完这篇,你就搞懂 DeepSeek v4 了
2026年4月24日,DeepSeek全新系列模型DeepSeek - V4预览版上线并开源,评分接近‘闭源三巨头’。该模型强在1.6T参数+1M上下文,还有从attention到kernel的系统级重构与优化,在架构和工程层面均有创新。
任务自适应 Harness:从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地,后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为,用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness,探讨多Agent协作记忆。
重磅!Anthropic又一个平台级产品炸场:Harness难题一次性解决,把Agent宠物变成牲口
Anthropic推出Claude Managed Agents,一套为云端大规模构建和部署智能体设计的API套件,已在Claude Platform上线公测。它全托管基础设施,专为Claude模型优化,多家企业已在生产环境使用,还同步发布工程博客解释架构设计思路。
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。
卡帕西都整破防了:AI Coding没门槛,可部署环节真嗯啊的难
AI Coding界明星卡帕西公开吐槽,代码不再是AI编程瓶颈,部署才是。他以自己开发「菜单图片生成器」的经历为例,指出部署环节问题频发。他认为应让AI调用和配置,还推荐了Stripe Projects等优化产品。