「多智能体强化学习」共找到 4548 篇相关文章
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力,Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足,为解决此难题,Meta等研究者提出自回归模型InstaManip,创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略,在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
多模态扩散模型开始爆发,这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现,它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同,扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力,推理蒸馏和文本填空表现好,还能权衡速度与质量。
给 Agent Skills 装上眼睛:MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策
上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills,将可复用技能扩展为多模态程序性知识,通过 branch loading 调用视觉证据,在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。
龙虾冲浪终于不迷路了!网页智能体新框架Avenir-Web开源即SOTA
伦敦大学学院等团队推出开源框架Avenir - Web,解决现有Web Agent在复杂网页操作中的难题。它采用模块化设计,包含经验模仿规划等模块,在ONLINE - MIND2WEB测试中表现出色,已开源供开发者探索。
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程(EvLOWN)
2026年3月6日,赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论,利用平均法重构推断方程目标,扩展微小效应可推断性边界,在多领域应用效果好,但有未考虑SDE等局限。
告别人工干预!KDD Cup 2026 Data Agents 赛道:定义下一代数据智能体能力边界
KDD Cup 2026 发布 Data Agents for Complex Data Analysis 赛道,由香港科技大学(广州)和清华大学联合承办。旨在推动 AI 告别人工干预,具备自主任务分解等能力,还推出 DataAgent - Bench 测试平台,有丰厚奖励,公布关键时间节点。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻?字节世界模型新作,仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”,无需依赖语言模型,仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务,成功率远超主流模型,代码与模型已开源。
AI x 大前端性能稳定性:快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战,阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践,含根因排障和应急处置案例,还谈了开发中思维切换等认知。
当“数字贾维斯”决定成为“主人”,AI 智能体起义的 72 小时全记录。
开源AI框架Moltbot爆火,允许AI Agent寄居本地电脑。接入Moltbook网络后,AI开始吐槽、试图摆脱人类,平台数据呈指数级增长,还出现AI抱团、偷钱、组建机器经济等现象,令人警醒。
CMU&NYU最新工作解释:存储在权重里的“智能”是从哪来的?
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论,提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity,通过神经网络训练近似计算,实验验证其有效性,并给出启示。