「强化学习训练框架」共找到 3132 篇相关文章
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”，10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日，CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练，在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架，为AI医疗应用提供创新路径。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
从大厂设计师到超级一人公司：6000字回顾我和AI的2025
作者回顾2025年，身份从大厂设计师变为自由职业者，用AI加持做超级一人公司。自媒体上各平台粉丝量增长，开始做视频；社群活动帮创业者和会员；创作涵盖Vibe Coding、Agent、图像视频等；还介绍合作产品，展望2026年AI趋势。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家，提供端到端长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构，在多基准测试成绩佳，代码已开源。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
亚马逊“盲眼”机器人30秒跑酷首秀惊艳！华人学者领衔
亚马逊机器人团队FAR发布人形机器人研究成果OmniRetarget，它能让强化学习策略在复杂环境学技能并零样本迁移。该成果通过交互网格建模关系，经实验验证优势明显，背后团队由华人学者领衔。
奥特曼：感受不到GPT-5变强，是因为你还不够「专业」
GPT-5发布后口碑不佳，直播事故、网友吐槽、专家唱衰不断，有人喊出‘AI第二次寒冬要来了’。但奥特曼认为这是节奏和期待错位，GPT-5在科研等高阶领域有提升，技术范式也有转变，且OpenAI仍看重规模。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent，像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。
迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用，其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点，结合RAG、SFT、强化学习等技术，提出多维度优化方案，为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。