「策略判别学习」共找到 2110 篇相关文章
透视Chiplet生态版图
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发，集成电路产业从“单芯演进”迈向“系统集成”，Chiplet技术成关键。此报告剖析欧美政府项目战略及国际巨头的竞争态势，还探讨中国企业突围之路。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
10人创业团干翻行业“潜规则”！全员必须会AI、让跑大模型全程“裸奔”，谷歌老兵不烧钱创业
在AI创业浪潮中，谷歌老兵Bryan Zhou带领10人团队创立AnyInt平台。该平台定位AI Infra中间件，一个API对接所有模型，提倡“去中心化”，让用户付费，还在工程、安全等多方面优化，吸引开发者付费。
微软31年老员工被裁，六旬老将重新踏上求职路
新智元报道，微软31年老员工Mike Kostersitz被裁。近年AI重组其所在部门，致他命运改写。过去两年硅谷盛行裁员，AI浪潮下，有经验的技术人员首当其冲，像他这样的中层正被系统优化。
这，才是Vibe Coding的未来。
作者分享蚂蚁灵光更新，可搓小游戏，认为这是Vibe Coding未来。普通人能用上是其亮点，还举例扫地机器人、灵光开发三国人物关系等游戏，指出技术应隐藏自己，降低门槛。
LlamaIndex 深度实战：用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章兼顾 RAG 科普与 LlamaIndex 实战。介绍 RAG 原理，用《长安的荔枝》讲解关键步骤和参数。实战部分展示用 LlamaIndex 搭建问答系统，代码量少。优化篇通过实验给出参数调优建议，架构篇剖析内部机制，最后提及 Agent 化拓展功能。
小米打通智驾和具身大模型，然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied，基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟，在29个Benchmark上超现有模型。
ChatGPT「群聊」功能正式开启内测
OpenAI正式在部分地区试点ChatGPT群聊，覆盖移动端和网页端。该功能可用于生活娱乐、工作学习等场景，由GPT - 5.1 Auto模型驱动，操作简单，还考虑了隐私与控制。
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。