「生成式强化学习」共找到 3486 篇相关文章
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
ViT一作盛赞：这个中国开源“PS模型”强过Nano Banana
ViT核心作者Lucas Beyer连发三条帖子怒赞通义千问发布的开源模型Qwen—Image—Layered，认为这是图像生成的正确打开方式。该模型可实现PS级拆图自由，支持精细化修改图片元素，核心技术是端到端的扩散模型。
开源 AI 视频平台
开源 AI 视频平台集成剪辑生成器、AI 短视频、YouTube 工作室三大工具，能将长视频转短视频，为业务生成营销视频，还具备免费 YouTube 工具包。支持多平台发布，自托管永久免费。
这张信息图，居然是8B开源模型做的？？
商汤新开源的 8B 多模态模型 SenseNova U1，架构独特，图像评测表现好，信息图生成能力强、延迟低。它具备图文交错能力，适合自媒体、敏感行业等，有在线体验和开源代码入口。
干掉延迟！12G显存就能实现实时AI换脸直播，开源免费。
推荐开源项目PersonaLive，它是基于自回归流式扩散技术的实时人像动画生成框架。能平衡画质与低延迟，用一张照片在普通显卡实现数字分身实时驱动，有低显存、无限时长等特点。
别再手搓测试数据了！AE测试数据智造系统揭秘
本文介绍基于大语言模型的AE测试数据智造Agent，解决AliExpress跨境电商测试数据构造难题。它结合大模型与原子工具库，实现自然语言驱动的全链路测试数据生成，提升测试效率与智能化水平。
登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球
今年8月，清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文，提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力，成果在真机和赛事中验证，加速进化平台助力研究。
港大刚刚开源了 CLI-Anything！一个命令让任意软件秒变 AI Agent 原生工具！
香港大学数据科学实验室团队开源 CLI - Anything，它以 CLI 为桥梁，将人类软件转变为 Agent 能用的工具。该项目有一键生成 CLI、真实软件集成等亮点，还给出快速入手步骤和使用示例，未来规划宏大。
Qwen-lmage-Layered：图片分层 指哪改哪
全新图像生成模型Qwen-lmage-Layered采用自研架构，将图片“拆解”成多个图层，各图层可独立操作。其提出新编辑思路，有RGBA - VAE等亮点，支持灵活迭代分解，能实现精准高效的图像编辑。
利用大模型从开源情报中自动提取检测规则：LLMCloudHunter，有开源
随着网络攻击增加，威胁情报成主动安全关键。以色列本古里安大学发布LLMCloudHunter框架，用大模型从开源情报自动生成检测规则，评估显示其规则质量高，且大部分能编译成Splunk查询，软件已开源。