「合成数据强化学习」共找到 3104 篇相关文章
Yann LeCun放出憋了20年的大招:Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型,参数高达10亿,推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构,是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果,仅需62小时机器人数据训练就能执行任务,打脸质疑者。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」!OpenAI给大模型上强度,AI能赢吗?
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集,其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度,能揭示 AI 能力边界,推动模型发展,帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色,未来 AI 能力上限充满可能。
听了Andrej Karpathy最新2小时访谈,我对Agent彻底祛魅了
Andrej Karpathy在播客中表示,Agent发展还需十年,离像实习生工作还差很远,要解决诸多能力问题;他认为强化学习糟糕但其他方法更糟,还提出AI应削减背书式记忆、未来强大AI或仅十亿参数等观点。
Kimi K3设计榜登顶焚诀公开:就藏在思维链里
Kimi K3在Design Arena单次生成前端榜单中夺冠。它做前端设计审美一流,靠独特思维链反复迭代优化方案,还具备强大数据索引能力。不过上线48小时因算力不足叫停新订阅。
画数独、烧蜡烛都不翻车了?浙大&阿里让AI先三思再下笔|ACL 2026
当下视觉生成中,开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车,与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker,将思考与执行解耦,构建数据集、采用创新算法,实验显示其有效提升逻辑执行准确度。
视频生成Prompt何须仅是文字!字节&港中文发布Video-As-Prompt
AI视频生成中,依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架,引入‘视频参考’范式,实现抽象语义下可控视频生成范式统一,代码和数据集已开源。
单条演示即可抓取一切:北大团队突破通用抓取,适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中,传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架,以一次成功抓取演示轨迹为起点,通过编辑轨迹适应不同物体与姿态,提升学习效率和真机性能,实验效果出色。
苹果再发论文:精准定位LLM幻觉,GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文,提出 RL4HS 方法,用强化学习训练模型,能准确标出答案中幻觉部分,还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO,在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
00后挑大梁!近20国选手激战外滩大会,AI科创赛三赛道冠军诞生
9月10日,2025外滩大会AI科创赛在上海落幕,设三大核心赛事,80个项目获奖。00后成主力,近20国选手参与。大赛提供资源支持,AI硬件赛受青睐,金融与安全赛道涌现创新方案,还开源数据集。
MIDAS:快手可灵发布实时交互式数字人生成框架
近年来交互式数字人视频生成受关注,但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架,基于LLM驱动的自回归模型,结合轻量级扩散头,实现低延迟、交互式多模态控制,还构建大规模数据集等。