「深度强化学习」共找到 2083 篇相关文章
Ilya闹翻，奥特曼400万年薪急招「末日主管」！上岗即「地狱模式」
近日，奥特曼为OpenAI招募「准备工作负责人」，年薪55.5万美元加股权，约400万人民币起步。该岗位像「救火队长」，要管控AI风险，因当前AI风险更严峻，且OpenAI安全团队人员流失。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
刚刚，迪士尼与OpenAI达成史诗级合作！10亿美元入股，超200角色授权
迪士尼与OpenAI达成里程碑式协议，迪士尼将10亿美元入股，超200角色授权。Sora获海量IP许可，2026年初上线相关创作功能；双方在多方面深度合作，还披露首批角色阵容。
游戏研发中的 AI 转型：网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享，介绍大模型在游戏研发落地实践。团队用代码知识谱图、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手，在多业务场景落地，推动内部 AI 生成代码覆盖率提升。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
一个模型装下整个物种树！伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star，可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板，实现三点升级，在多基准测试表现出色，是强大的全基因组变异解读框架。
浙大提出Translution：统一Self-attention和Convolution，ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日，浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution，融合Self - Attention与Convolution优势，实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升，但对算力要求更高。
AI 模拟消费者，预测购买意图准确率达 90%
PyMC Labs和高露洁棕榄团队研究发现，让大语言模型扮演消费者，用另一AI评分可90%准确预测购买意图，还提出SSR方法。虽有优势，但也面临质疑和局限，可增强市场调研。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
OpenAI 内部揭秘：我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况，介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景，还给出最佳实践，如用‘提问模式’开始、组织好提示等，展现了 Codex 强大的开发辅助能力。