「强化学习框架」共找到 2856 篇相关文章
阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢
大模型在医疗领域应用有医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺三大难题。阿里达摩院开源统一多模态医学大模型灵枢，介绍其数据体系、清洗流程及四阶段强化训练方法。
AgentAuditor: 让智能体安全评估器的精确度达到人类水平
LLM智能体进化为“行动派”，但自主权带来安全问题。现有评估基准缺乏有效精准评估器，研究者推出AgentAuditor框架及ASSEBench基准，让LLM评估器精确度达人类水平，为构建可靠智能体提供工具。
ChatGPT上瘾，大脑萎缩47%！MIT祭出206页92图超长报告
麻省理工学院完成针对ChatGPT用户的首次大脑扫描研究，发现长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率或为误解，使用它是用长期思维能力换短暂效率。
单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。
The Batch: 978 | DeepSeek-V4-Pro 更新了
DeepSeek发布旗舰模型DeepSeek-V4-Pro-0813正式版，性能提升，还发布开源agent harness开发者预览版并提价。模型在多指标表现佳，编码能力改进明显，公司公开基准测试框架意义大。
让大模型自己写代码、自己进化，GIM和港大这篇ACL主会，把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架，将Alpha从‘公式’升级为‘代码’，搭建7层21个智能体探索体系，让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法，还具可解释性。
豆包，即将杀死比赛
本文讲述作者在不同场景的经历，展现豆包在大众心中的高认知度。还提及豆包用户规模领先、被业内人士使用、成内容创作热点等，且将深度嵌入春晚，或强化“AI = 豆包”印象。
上科大何旭明团队新作：克服简单样本偏置，让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。
中科院首提「AI哲学」，万字解读：为自身立命，为AI立心
中科院吴怀宇教授首次系统性提出「AI哲学」体系，以「感智境行」为核心架构，探讨智能本质、人机边界等，为人类应对AI冲击提供认知框架，也为AI赋予意识根基，涉及多学科，具多方面价值。
实测谷歌AI故事书，我实现漫画和绘本自由了
谷歌Gemini推出免费StoryBook工具，30秒左右可生成10页故事书，支持中文且内容有趣。测试显示，它在图像风格、故事创作上表现出色，还能作学习和展示工具，获网友好评。