「最大似然强化学习」共找到 898 篇相关文章
龙虾史上最大升级！但接了微信的千万别更
时隔九天，虾父Peter带来龙虾全新版本2026.3.22-beta.1，堪称有史以来最大更新。更新亮点包括插件升级、模型更新、交互优化、安全强化等，也修复了多个关键安全漏洞，但部分用户更新后遇到微信、WhatsApp使用问题。
几千亿美元远远不够！黄仁勋亲笔长文：AI 是人类历史上最大的基建浪潮
英伟达CEO黄仁勋发布长文，指出AI是关键基础设施，运行依托硬件、能源与经济规律。AI可解构为五层架构，目前投入仅数千亿美元，未来还有数万亿规模待建，正演变成最大基建运动。
Meta万引强化学习大佬跑路！用小扎原话作为离别寄语，扎心了
Meta万引强化学习大佬Rishabh Agarwal即将离职，用小扎原话“在这个瞬息万变的世界里，最大的风险就是不去冒险”作为离别寄语。他曾参与谷歌、Meta重要模型工作，下一站未明，Meta还有老员工出逃。
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。
100万美元图灵奖奖金，强化学习师徒想献给科研自由
3月5日，Andrew Barto和Richard Sutton因强化学习获图灵奖。Communications of the ACM对其采访，谈及研究经历与AI未来。100万美元奖金用途未明，Sutton或捐Openmind，Barto计划设奖学金。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
出价算法新SOTA——快手首提生成式强化学习出价
文章介绍快手新提出的生成式强化学习出价模型GAVE，回顾出价算法发展历程。GAVE结合生成式与强化学习优势，有Score-based RTG等创新，经竞赛、实验验证效果佳，为出价技术带来新方向。
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法：让AI自己设计
谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。
强化学习的两个「大坑」，终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式，难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架，分别解决推理延迟和动作缺失问题，还可结合使用，对关键领域意义重大。