「多阶段强化学习」共找到 2109 篇相关文章
从BERT到T5再到Qwen3：关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入（GPTE），系统介绍其架构、数据、模型，探讨预训练语言模型（PLM）给GPTE带来的基础能力与高级扩展，还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
Meta华人天才毕树超「叛逃」预言：OpenAI未竟交互革命，暗藏万亿赛道
Meta科学家毕树超在演讲中揭秘AI进化真突破，认为更好更快造数据是关键。他指出AI原生交互领域若有新突破，或催生万亿级公司，语音和视觉将成重要部分，还分享了AI进化时间线及面临的问题和未来图景。
2025年最戳心的纪录片：程序员的变与不变，太真实了
文章围绕《十字路口》纪录片，讲述开发者在 AI 时代的变与不变。AI 使开发权下沉，传统开发者角色被重新定义。纪录片记录开发者蜕变，展现其在行业变革中的选择，揭示技术革命中“人的价值重构”。
比RAG高出8.9%，百度TURA：让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互，其核心分检索、规划、执行三步，已在百度亿级流量场景跑通。
ScreenCoder：视觉-代码对齐新范式，为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。
OpenAI 新任应用CEO 首发长文：人工智能将成为人类历史上最大的赋能源泉。
前Instacart CEO Fidji Simo 8月18日加入OpenAI任应用CEO，她在长文表示AI可成人类最大赋能源泉，提出AI赋能的六个关键领域，强调技术价值在于让更多人受益。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。
Isomorphic Labs：DeepMind 创始人再创业，打造制药界的 TSMC
Isomorphic Labs 由 Alphabet 拆分 DeepMind 生命科学团队而来，用深度学习加速药物设计。借 AlphaFold 3 将药物发现转向 AI 驱动，与药企合作获数据和收入，有望成药物研发‘AI Foundry’，但也面临挑战。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。