「探索增强框架」共找到 2578 篇相关文章
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
LangChain Memory 太弱？试试用 MemOS 构建 Agent 专属的“记忆图谱”。
文章聚焦 MemOS 开源框架，深入体验其记忆“图谱”能力，探讨将它集成到基于 LangChain1.x 框架构建的智能体的方法。介绍了基于记忆“图谱”构建 ChatBot、体验记忆“图谱”自动重组，以及集成到 LangChain 智能体等内容。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
Andrej Karpathy 提出判断什么工作会被 AI 替代的新标准
Andrej Karpathy 提出判断工作是否会被 AI 替代的新标准，即不看复杂度看可验证性。他在 Software 2.0 框架下解释此现象，还指出任务被 AI 自动化需满足可重置、高效、可奖励三个条件，同时提及该框架有局限性。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。
Issue修复开源No.1！蚂蚁 | 提出代码图模型：CGM，结合GraphRAG架构，领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。
ChatGPT 的10种快速变现方法
探索ChatGPT的变现潜力，这篇文章列出了10种方法，从账号销售到内容站点建设，覆盖了多个层面的商业应用。
5000 star，Harness门槛被OpenHarness打穿了
分享开源Python实现版本OpenHarness，它易上手，能助研究者和开发者理解生产级AI Agent原理、构建专用智能体。介绍其核心功能、架构及核心循环逻辑，还给出了Github链接。
姚顺雨现场颁奖，吉嘉铭、董冠霆等15位青年人才获腾讯「青云奖学金」
腾讯「青云奖学金」在深圳颁奖，首期选出 15 位获奖者，每人获 20 万现金和价值 30 万云异构算力资源。姚顺雨现身颁奖，获奖者有白雨石、陈俊松等青年 AI 学者，各有出色研究成果。
泛化性暴涨47%！首个意图检测奖励范式，AI工具爆炸时代意图识别新解法
随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。