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算法论文7

逆强化学习全新视角的大模型对齐技术

文章从逆强化学习(IRL)视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战,将LLM生成过程化为MDP,探讨无奖励函数的MDP,说明需神经奖励模型,还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。

PaperAgent
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估值200亿美元!可灵AI被曝剥离快手单独融资

The Information爆料,快手计划分拆旗下视频生成模型可灵AI,目标估值200亿美元并计划明年IPO。可灵已开始盈利,在海外表现出色。快手拆分是因估值重构、资源压力和人才等三层压力。

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突破泛化瓶颈:阿里云智能运维 Agent 评测体系实践

大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践,阐述评测集重要性、构建方法,还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。

InfoQ
新闻资讯7

6位前DeepMind老将打造「AI指挥官」,一半成本刷新SOTA

6名前Google DeepMind成员创立Poetiq,搭建元系统让前沿大模型自动生成解决特定任务的策略和模型组合,降低推理成本。其Gemini 3 Pro优化技术在ARC - AGI - 2上创SOTA,成本仅为之前最优方法一半。

新智元
算法论文8

清华联手快手可灵,撞车谢赛宁团队RAE,用SVG再证明VAE已过时

AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE,纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间,在质量、效率和通用性上超传统,证明统一视觉模型可行。

AIGC开放社区
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Andrej Karpathy深度解读:强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」

Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」,因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评,认为找到符合原则算法是突破。

AGI Hunt
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社区供稿丨揭秘端到端文档OCR模型 POINTS-Reader

腾讯开源端到端文档OCR模型POINTS-Reader,论文被EMNLP 2025主会录取。它提出可扩展数据生成方案,具简洁、性能好、高吞吐量等特点,通过两阶段训练方案解决依赖蒸馏数据问题,在多基准测试表现佳。

Hugging Face
开源动态7

OpenAI没开源的gpt-oss基础模型,他去掉强化学习逆转出来了

OpenAI未发布gpt-oss基础模型,Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习,发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本,但不再对齐,还测试了其记忆能力,介绍了诞生原理与技术细节。

机器之心
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DeepMind掌门自曝AGI倒计时5年!算力需求暴增10倍,推理计算吞噬一切

在最新播客中,DeepMind掌门Hassabis表示自然界规律能被机器学习算法模仿。他畅想AGI应用于游戏,还提及迈向AGI要扩大计算规模,算力需求或增10倍,且运营上以初创公司模式兼顾研究与产品。

新智元
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一手实测深夜发布的世界首个设计Agent - Lovart。

博主实测深夜发布的世界首个设计 Agent - Lovart。虽内测版细节粗糙,但大框架已现。它先匹配设计风格,再创建执行计划,还支持二次编辑等,集成多工具可生成视频等,未来或重写设计工作流。

数字生命卡兹克