「自我优化框架」共找到 2863 篇相关文章
具身智能大脑+首个SaaS开源框架,智源研究院刷新10项测评基准,加速群体智能新范式
智源研究院推出通用具身大脑RoboBrain 2.0与全球首个具身智能SaaS开源框架RoboOS 2.0并全部开源。前者突破主流AI模型瓶颈,后者实现大脑云端优化与小脑技能免适配注册,降低开发门槛。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈,北大团队提出SEAlign对齐框架:显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好,但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架,通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点,提升模型在真实工程任务表现,成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
PITT | 提出PhyT2V框架:让文生视频(T2V)更符合物理规律(CVPR2025)
当前T2V技术迈向推理驱动阶段,物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架,不依赖模型重训练或大规模外部数据,可增强主流T2V模型能力,有低落地门槛和良好泛化性。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体,UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie,构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题,通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强,在多基准测试中表现出色,打破人工标注瓶颈。
给GRPO加上运筹外挂让7B模型比肩GPT-4!Li Auto团队发布多目标强化学习新框架 | ICASSP 2026
文本摘要质量评估需兼顾多维度,但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO,基于GRPO框架,让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4,且生成内容更简洁,成果被ICASSP 2026接收。
全球首个完全AI编写的训练框架来了,速度反超英伟达:面壁要用 AI 把国产算力软件重写一遍
面壁智能发布全球首个全由AI编写的训练框架ForgeTrain,在华为昇腾系列上验证,速度超英伟达Megatron 10%。其构建分三阶段,目标是为不同需求“现场锻造”软件,还为国产算力软件生态赶超提供新思路。
AMS最新AI4PDE综述:清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状,指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力,但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向,为复杂物理系统建模等开辟新途径。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 !港中深-跨维智能团队提出EVA框架,用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期,利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线,但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架,用强化学习优化视频生成,实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性,还有数据合成潜力。
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。
大模型Agent的下一阶段:可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下,研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统,设计四层渐进式架构,经《卡坦岛》实验,证明自我进化能力,不同模型表现有差异,代码级进化潜力惊人。