「上下文强化学习」共找到 2080 篇相关文章
AGI是否需要世界模型？顶级AI专家圆桌论道，清华求真书院主办
2025年7月20日，2025基础科学与人工智能论坛举行，孙茂松、刘铁岩等顶尖AI专家围绕AI根本问题展开讨论，涉及因果性、世界模型、原创能力、算力等方面，为AI技术发展勾勒图景与挑战。
在 AI 时代构建 MVP
文章围绕AI在构建最小可行产品（MVP）中的作用展开。它能在理解QARs、推动架构决策等多方面提供帮助，如提出被忽略的需求、缩小技术搜索范围等，但不能完全替代人类做决策。
机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知，将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航，实验中表现优于单视角SOTA方法，为智能机器人技术发展奠基。
Claude Code完整技术栈都被扒出来了，Multi-Agent架构~
analysis_claude_code项目对Claude Code v1.0.33逆向工程分析，含混淆代码技术分析等。发现实时Steering机制、多Agent架构等，为AI agent系统设计实现提供技术参考，还介绍系统架构创新点。
对话 Ruby on Rails 之父：发自内心恨透 Copilot，手凿代码才是程序员的乐趣
传奇程序员 DHH 做客播客，深入探讨世界观。他虽用 AI 学习，但担忧 AI 编程助手致技能退化，‘恨透’它。还谈及编程经历、语言看法、架构偏好、商业哲学等，观点鲜明，引发关注。
DeepSeek R2没来，Kimi K2来了，VLLM，SGLang首发支持
Moonshot AI发布Kimi K2大语言模型，采用混合专家架构，总参数量达1万亿。其有多项技术创新，在多个基准测试表现突出。发布两版本，用修改版MIT协议开源，vLLM、SGlang首发支持，已上线多服务。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
扒光谷歌Gemini 2.5：一份官方“翻车报告”，揭露AI Agent的8个秘密。
谷歌DeepMind发布Gemini 2.5技术报告，以玩《宝可梦 红/蓝》为例，展示构建有效智能体的案例。该系统架构由多部分组成，但运行状况百出，如上下文过长变差、产生幻觉等，也有亮点，还能提炼避坑方法。
MariaDB LTS 年度发布集成了向量搜索
MariaDB发布2025年度LTS版本11.8，引入集成向量搜索功能，适用于AI驱动和相似性搜索应用。还增强了JSON功能，提供时态表。新向量数据类型利于机器学习等应用，同时解决了2038年问题。
如果你的大学不提供 Token，应该立即退学
本文站在学生角度探讨 AI 时代大学生学习问题。认为高校在 AI 教育上滞后，不提供 Token 不合理。强调学生应善用 AI，具备问题意识、判断力和品味，还给出了使用 AI 的具体建议。