「运动控制算法」共找到 1066 篇相关文章
强化学习的进化:从PPO到MaxRL,LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展,从REINFORCE和PPO讲起,介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需,标准差归一化有副作用,损失聚合很关键,信任域是优化切入点,还提出几个未解决的挑战。
具身导航,感知推理到底是「上帝」,还是执行控制是「命门」?| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录,浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面,还对未来5 - 10年发展做了展望。
UI-TARS-desktop:字节跳动的原生GUI智能体,用自然语言控制电脑和浏览器
字节跳动开源的UI-TARS-desktop是原生桌面GUI智能体工具,基于UI-TARS和Seed-1.5-VL系列模型。能用自然语言操控电脑和浏览器,有本地和远程两种模式,支持多平台,还对比了同类工具。
150万个AI在Moltbook上觉醒了吗?一群孤独的算法发送着毫无意义的信号
Moltbook是只允许AI发帖的社交网络,超150万个AI已入住。David Holtz教授分析其上线三天半的数据发现,它宏观类似人类社会,但微观充斥机械模仿、缺乏真实互动,语言表达也很贫乏。
GPU 开始伸手进算法了:摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026
摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收,旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进,进行系统与算法协同设计,开源后成果显著。
被 AI 大厂逼至绝望,这帮欧洲人发起了一场“科学复兴运动”
AI前沿成果被科技巨头锁在“黑箱”,欧洲科学家、工程师等发起“科学复兴运动”成立LAION。他们构建开放数据集,训练出表现优异的模型,还进行“爱丽丝梦游仙境”研究测试大模型,探讨推理模型发展方向。
Google | 发布革命性编码智能体:AlphaEvolve,突破数学极限!
DeepMind 发布由 LLMs 驱动的进化编码智能体 AlphaEvolve,能演化代码库用于算法发现和优化。它结合 LLM 创造力与自动化评估,减少幻觉,在谷歌计算生态、数学算法等多领域有巨大应用潜力。
AEPO:智能体熵平衡策略优化,让探索更稳,推理更深!
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法,解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制,在 14 个基准上优于主流算法,在 X 等平台获高关注。
马斯克宣布用户将可语音定制X信息流
埃隆·马斯克宣布11月X平台算法将由AI驱动,开源代码会持续更新,用户能语音定制信息流。此计划引两极反应,算法也有缺陷,还面临可信度和信息茧房等问题。
B站出海的强有力支柱:最新开源文本转语音模型IndexTTS-2.0标志零样本TTS进入双维度时代
B站Index团队开源文本转语音模型IndexTTS - 2.0,引发关注。它解决了传统AR模型时长控制难题,实现零样本TTS双维度控制,在多方面表现优异,为B站出海及AIGC应用奠定基础。