「上下文强化学习」共找到 2080 篇相关文章
GCEA-YOLO:给油田装上"防火眼",把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大,传统检测方法有局限,深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络,含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块,检测精度显著提升,还验证了泛化与稳定性,并给出复现代码。
ChatGPT语音杀入桌面!你负责动嘴,一群AI负责干活
近日OpenAI将ChatGPT语音功能正式引入桌面版,其底层是新一代语音模型GPT - Live。大佬们看好语音输入,因其能高带宽传递上下文。该功能不仅能闲聊,还可调度智能体,OpenAI想让ChatGPT成AI工作操作系统。
姚顺雨Agent能力交卷!腾讯混元Hy3把元宝练成了打工人
腾讯混元Hy3正式版发布,总参数295B、激活参数21B,最大支持256K上下文。它是快慢思考融合的MoE模型,重点提升Coding和Agent能力。其加持下,元宝大升级,能完成办公、生活等多场景任务。
DeepSeek不惜代价保住它!V4关键特性被挖出来了
DeepSeek V4技术报告被深挖,为保留核心设计「batch invariance」不惜代价。该设计能保证线上推理稳定、各环节对齐,是复杂上下文系统底座,但会牺牲GPU利用率等,换来训练等多阶段可复现和稳定度。
一种可以减少 CI 回归测试套件规模的更佳方案
作者作为测试架构师,认为减少CI回归测试套件规模理论诱人但实践常失望。介绍有效处理大型测试套件的方案,如随机趋势分析、多上下文模式匹配等,还谈及无门控测试等优势,能助力管理测试集。
“不爱龙虾爱马仕”,为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw,Hermes由Nous Research出品,开源免费,安装便捷,支持多模型。其核心是闭环学习循环,能自我进化,技能可自动生成和更新,记忆系统更优,在多场景有优势,安全设计好。
CVPR 2026 Workshop征稿|第六届AdvML@CV:多模态大模型智能体安全
IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2026 6月3 - 7日在美国丹佛举办,期间6月3或4日将举办第六届对抗机器学习计算机视觉研讨会,聚焦视觉 - 语言智能体安全,现开启论文征稿并公布重要日期,给出投稿入口。
第二代AI预训练范式:预测下个物理状态
英伟达科学家Jim Fan发布文章《第二代预训练范式》指出,当前以LLM为代表的AI模型基于「对下一词的预测」,在物理世界应用中「水土不服」,第二代范式应是「预测下一个物理状态」,引发机器学习社区讨论。
顶尖模型离“科学家”还差得远?AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出,过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出,应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S,还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果,并邀同行共拓蓝图。
Node.js之父宣判“手写代码时代结束”!DHH明确反对“结束论”:大模型还差口气,手写更有竞争力
Node.js之父Ryan Dahl宣称人类写代码时代结束,而Ruby on Rails作者DHH反对,认为大模型还差口气,手写代码仍有竞争力。DHH分享AI使用体验,指出距AI带来明显优势的拐点还差一点,还探讨互联网和产品发布等问题。