深度强化学习」共找到 2088 篇相关文章

开源动态8

YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升,分享训练自定义数据集代码

Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型,解决诸多问题且无需微调,在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后,在不同规模数据集上检测性能显著提升,还分享训练自定义数据集代码。

机器学习AI算法工程
算法论文7

Mini-Omni-Reasoner:实时推理,定义下一代端到端对话模型

现有端到端对话模型推理能力未解锁,因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner,采用边思考边表达范式,突破‘要么快,要么准’困境,还设计了数据合成管线和五阶段训练方法,实验证明其性能提升明显。

机器之心
开源动态7

2万开源项目已用上,OpenAI下了盘大棋,Cursor,Codex智能体纷纷支持

据彭博社消息,DeepSeek计划年底发布可自主执行多步任务、自我学习进化的AI Agent。OpenAI开源的AGENTS.md已获5k星,为编码智能体提供使用说明,还给出示例和使用指南,相关智能体已用于2万开源项目。

PaperAgent
新闻资讯7

CEO们的AI焦虑:一张黑白漫画在硅谷疯传

一张CEO喊着‘要AI’的黑白漫画在硅谷疯传。风投出身的Trace Cohen指出高管与基层对AI转型认知有差距,中层被董事会和技术团队拉扯,危险循环正在形成,真正革命或要从高管学习开始。

AI工程化
新闻资讯7

Manus 数月憋大招, 100 个 Agent 并发只为选双鞋?肖弘放话:第一阶段就得先做超贵的 AI!

中国人工智能初创公司 Manus 推出新功能“Wide Research”,可让用户借助多个 AI Agent 同时处理大规模任务。该功能不走“深度研究”路径,架构经优化,计算能力扩展 100 倍,但效果待察。Manus 撤出中国市场,欲借此求差异。

InfoQ
新闻资讯7

「流匹配」成ICML 2025超热门主题!网友:都说了学物理的不准转计算机

第42届国际机器学习大会(ICML)2025年7月将在加拿大举行,生成式AI前沿热点转向高质量、稳定、简洁、通用模型形态,流匹配技术踩中热点。它源于流体力学,能将噪声转化为数据,与扩散模型有紧密联系。

机器之心
推荐文章7

InfoQ 2025 年趋势报告:文化与方法

InfoQ 2025 年趋势报告指出,AI 虽提升开发速度,但带来质量问题,需新测试方法;团队协作重要,工程师依赖 AI 或破坏协作;初级工程师价值仍在,可借 AI 学习;可观测性成本攀升,应视为战略投资;平台工程是未来方向。

InfoQ
算法论文8

GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」

大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。

机器之心
推荐文章8

OpenAI 设计师:不写代码的设计师,将成为团队瓶颈

OpenAI 的 Ed Bayes 和 Figma AI 设计总监 Gui Seiz 深度对谈,探讨 AI 打通编程与设计工具后设计师工作流程的变化。涉及画布与代码的使用、代码与设计稿同步、实际应用效果、工作方式转变等内容,还给出新手入门建议。

AGI Hunt
算法论文8

AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究

传统高保真CFD模拟计算资源消耗大,现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架,实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%,预测速度提升2 - 3个数量级。

力学与人工智能