「上下文强化学习」共找到 2080 篇相关文章
智源发布 2026 十大 AI 技术趋势:世界模型成 AGI 共识方向
2026年1月8日,智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》,指出AI演进核心从语言学习转向理解物理世界秩序。报告阐述了AI从数字迈向物理世界的三条驱动主线,并给出十大趋势,为行业提供布局锚点。
刚刚,智元提出SOP,让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化
智元具身研究中心提出SOP框架,可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式,整合在线、分布式和多任务机制,构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。
Claude Skills彻底火了,真的比 MCP 简单太多了。
Claude Skills在中文社区火了,它解决重复写提示词、token贵及定制难的痛点,可分层加载给上下文窗口减负。它能与MCP组合,官方开源20多个Skill源码,还代表了Agent能力模块化趋势。
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro!北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2,相比GPT - 5.1在多实用领域更强,视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力,还介绍核心团队多为数学专业新面孔。
大模型开发实战从入门到入坑:动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议,介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议,能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理,手把手教从0到1实现MCP Server,助读者理解背后技术。
全面战胜ReAct!斯坦福全新智能体推理框架,性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP,在长上下文任务中全面超越ReAct,性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题,虽成本增加,但在关键任务表现出色,潜力巨大。
Ilya:扩展时代已经结束了,研究的时代已经开始
Ilya Sutskever 在播客访谈中深度探讨AI问题。他指出模型考试强但应用差,是因泛化能力不足;认为AI扩展时代结束,研究时代来临;还谈及AGI应是学习者,以及AI部署、安全对齐等观点。
这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了
文章从历史时间线出发,介绍AI诞生、发展历程,涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用,如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念,分析调优方法和‘幻觉’问题,展望其未来前景。
终于,TRAE SOLO全量开放,我们用它复刻了PewDiePie的大模型智囊团
2025年AI Coding赛道上,TRAE是国产AI IDE代表作。7月其SOLO Beta版反响好,如今正式版全量推送。它定位为‘具备响应感知的编程智能体’,新增功能,还限时免费体验,实测显示开发能力强。
长达790年视频镜头,打造原生多模态世界模型!北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5,它将视觉和语言视为同一种数据流,在超13万亿token数据上学习,解决长视野多模态信息处理问题,经多阶段训练和优化,能力强大且已开源。