「自我奖励训练」共找到 2494 篇相关文章
Scaling Law再现Agent领域!阿里提出训练新范式:在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来,大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳,阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练(Agentic CPT)新范式,开发AgentFounder模型,在多基准测试表现卓越。
7B模型对标GPT-4o,全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了
研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym,提供评估基准和训练生态,提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平,解决医疗AI编程瓶颈。
Hyperagents:AI学会如何自我改进
近日,Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题,核心创新是‘元认知自我修改’,实验在多领域表现出色,还涌现元级别改进且能跨领域转移,但有安全风险。
训练加速1.8倍,推理开销降78%!精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架,解决强化微调代价高问题。它精准挑题,预测难度,开销低、动态适应且平衡探索利用,在多任务表现佳,降本增效,有新范式。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’,缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起,但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生,解决难题,在多任务实验表现出色,推动LLM向智能体转变。
OpenClaw 之后,Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’,Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目,将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合,为Agentic AI提供新训练基础设施。
让AI自我进化,斯坦福新课免费教
斯坦福开设新课CS329A《自我进化AI智能体》,被奉为Agent学习新晋资源宝库。课程由实战派教授授课,介绍扩大模型规模、养成能听懂人话的AI、提升AI能力等内容,还探讨AI自我改进及智能体工作流等。
模型的自我进化,可能真的开始了。
昨天Hermes Agent更新支持原生Windows,安装简单。它调用量超OpenClaw成榜首,与MiniMax M2.7组合迭代快,能长程干活、自主迭代解bug,还可复刻文档风格样式,两团队正合作后训练项目。
AI书籍训练诉案,Anthropic与作者达成和解
Techcrunch消息,大模型平台Anthropic就Bartz诉Anthropic案与多名作者达成和解并提交文件。此前下级法院裁定其用书籍训练模型属合理使用,但涉盗版或面临高额处罚,Anthropic曾上诉,和解细节未公开。
Thinking Machines再发文:模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究,提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形,设计Manifold Muon优化器,实验显示效果好,但计算开销和理论问题待解决,代码已开源。