「多任务强化学习」共找到 3185 篇相关文章
再封神!OpenAI掀翻AI图像生成,极度逼真,立刻商用
网传OpenAI的GPT-image-2正在灰度测试,韩国网友测试后称其生成图像可‘立刻商用’。它深度融合GPT大语言模型,生成照片更逼真,强化了提示遵循和场景理解能力,让AI图像生成进入‘实用时代’。
解决智能体手工构造难题! 浙大&腾讯提出 ReCreate,从零自动构建领域智能体
浙大、腾讯等机构研究者提出ReCreate框架,不依赖手工设计,让智能体自主构建。它从交互经验中找优化方向,有三重设计,实验显示能提升多领域任务通过率、降成本,未来或开启AI“自我制造”时代。
八年后,Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》,作者François重写Transformer思维方式,造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量,让模型生成内容前先‘思考’,实验显示在多任务上性能显著提升。
又一推理新范式:将LLM自身视作「改进操作符」,突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符,探究并行 - 蒸馏 - 精炼(PDR)推理方法。实验显示,PDR在数学任务中提升准确率,还训练8B模型让推理方法更适配,减少训练与部署的不匹配。
AI 会取代人类思考吗?我们为什么仍要亲手写作和编程
文章探讨AI是否会取代人类思考,指出不能过度依赖AI,如写作和编程应亲力亲为。还给出使用AI的指南,引用多方观点说明人类在创作、决策等方面的价值,以及学习编程和掌控AI的重要性。
入局AI Infra:程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统,系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战,如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架,还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
提示工程死亡?不,它刚刚重生为计算科学:一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫,因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架,揭示提示是信息选择器,优化提示可使推理性能提升超50%,将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
刚刚,Gemini 2.5系列模型更新,最新轻量版Flash-Lite竟能实时编写操作系统
谷歌更新Gemini 2.5系列模型,包括2.5 Pro和Flash稳定版及新推出的Flash-Lite预览版。谷歌CEO称Flash-Lite性价比高,适用于量大且注重成本的任务。报告还提及“智能体恐慌”现象。
最大开源第一视角数据集 EgoLive 来了,名校站台、近百家机构争相申请
今年4月京东开源业界最大人类第一视角数据集EgoLive,已获近百家机构申请。它用自研设备采集,经多模态处理,覆盖多场景任务。其数据用于JoyAI - RA训练,在真实场景验证效果好,还推动具身智能数据标准化。
阿里发布新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max,登顶最佳国产模型
5月20日,阿里发布新一代千问旗舰模型Qwen3.7 - Max。近三月千问迭代三次,Qwen3.7 - Max在多测评中表现优异,位列国产模型第一。它强化编程等能力,阿里还通过MaaS等连接各环节,布局AI基础设施。