「多阶段强化学习」共找到 2111 篇相关文章
像开发软件一样造世界，Agent2World来了，把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”，需可执行、可验证的符号世界模型，但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World，经实验验证有显著效果，能稳定产出高质量符号世界模型，开辟 AI 理解现实环境新可能。
万字拆解：Manus 的 PMF 到底是什么，以及谁在为它一直买单？
本文深入剖析 Manus，探讨其 PMF。分析其使用场景、产品价值，对比与 ChatGPT 差异，勾勒核心用户画像，还发现 AI 工具分工、用户消费特点等，指出 AI 竞争关键，阐明 Manus 边界与行业机会方向。
Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
100万辆“斩杀线”出现，2026年中国智驾进入淘汰赛｜甲子光年
2025年中国智能驾驶行业进入规模与交付主导阶段，100万辆成为2026年智驾行业‘斩杀线’。华为已跨过‘安全区’，地平线、卓驭等构成一线梯队。毫末智行等公司因技术与交付问题出局，行业竞争更残酷。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言，不看好大语言模型通往AGI，也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型，认为其与LLM本质不同，还回顾AI学习史引出JEPA架构。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
算力十年狂飙100000倍，他却每天担心破产！黄仁勋亲述：如何用“30天危机感”逆袭万亿AI市场
英伟达推出 CUDA Toolkit 13.1，带来 Tile 编程等多项变革。CEO 黄仁勋有强烈危机感，回顾创业阶段。访谈中他谈 AI 发展、意识、工作影响等，认为技术竞赛重要，AI 融入生活但不会有真正意识。
2000+人次到场，70余位大咖激辩AI下半场生存法则，「2025甲子引力年终盛典」圆满落幕 ｜ 甲子引力
2025年12月3日，“轰然成势，万象归一”2025甲子引力年终盛典在北京举办，2000+人次到场，70多位嘉宾带来最新分享。甲子光年创始人张一甲发布报告，还设对话与专场，最后发布三大榜单。