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强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈,上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制,契合强化微调框架,通过对比学习训练,实验证明其性能和泛化性佳,有望打通RL链路扩展最后一环。

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全球排名前三,复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点

2026 年以来,Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE),可实现 Harness 自动优化。实验中,AHE 让 GPT - 5.4 分数提升,适配 GPT - 5.5 后排名全球第三,且有良好泛化能力。

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刚刚,英伟达革了自己的命:智能体自主进化7天,干掉所有算子工程师、GPU专家

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首个多模态工业信号基座模型FISHER,权重已开源,来自清华&上交等

清华、上交等团队联合发布首个多模态工业信号基座模型 FISHER,用搭积木法对异质工业信号统一建模。技术报告和权重已开源,还提出 RMIS 基准评估性能,实验显示其泛化能力强。

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大事不好!机器人学会预测未来了

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