「运行时强化学习」共找到 2029 篇相关文章
Meta裁员后续：田渊栋被过河拆桥，姚顺雨等集体「抢人」
Meta在人工智能部门裁减约600个职位，田渊栋团队被裁，原因众说纷纭。此次裁员或为强化Alexandr Wang核心地位，也反映Meta内部研究架构混乱。同时，引发AI公司“抢人大战”。
苹果M5「夜袭」高通英特尔！AI算力狂飙400%，Pro三剑客火速上新
苹果悄无声息更新官网，三款核心产品14寸MacBook Pro、iPad Pro以及Vision Pro换上全新M5芯片。M5芯片性能提升显著，AI能力连翻数倍，加量不加价，在AI、图形处理等多方面有重大升级。
6K+ star神器！Docker也能跑桌面了，安全隔离还能硬件加速，太绝了！
文章介绍开源工具`x11docker`，它专为 Docker、podman 等设计，能让图形应用在容器正常运行，增强隔离性、避免安全隐患。该项目获 6K+ Star，功能丰富，安装使用简单。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
1.5B推理模型新SOTA，RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒
QuestA通过在训练中注入解题提示，实现两项成果：在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能，还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题，为开发强推理模型打开大门。
英伟达斥资50亿美元入股英特尔
18日，英伟达与英特尔宣布深度合作，联合开发产品。英伟达将斥资50亿美元入股英特尔，双方以NVLink技术连接架构，合作聚焦数据中心和个人计算领域，旨在提升运行效率，填补产品空白。
重磅！谷歌联合 Coinbase 推出智能体支付协议 AP2，AI Agent 们可以互相打钱了
Google和Coinbase联手推出Agentic Payments Protocol（AP2），配合x402稳定币支付轨道，让AI Agent能相互对话并完成支付交易，开启了Agent经济，还展示了全自动化购物流程，微支付场景将爆发。
别误会00后了！美国千人调查揭秘：85%学生都用AI，首要目的不是偷懒
国外机构调查1047名学生，结果显示约85%学生过去一年用生成式AI处理课程作业，主要用于头脑风暴、答疑与备考。学生希望学校规范AI使用，教师用AI教学学生看法不一，AI重塑大学价值评估体系。
面壁MiniCPM-V4.5新王炸！8B手机10FPS长视频秒懂，文档手写全能识别！
面壁上新最强端侧多模态模型MiniCPM-V 4.5，基于Qwen3 - 8B与SigLIP2 - 400M构建，总参数量8B。它视觉语言理解强、手机能跑，有高帧率视频理解等特点，还有多方面技术亮点。