「学习范式」共找到 2171 篇相关文章
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
首个为手机而生的通用Agent？！苹果做不到的事，“野路子”智谱抢先实现了
苹果预计2026年升级Siri实现自主行动，但完整落地的执行型Agent仍未推出。8月20日，智谱发布AutoGLM 2.0，宣称是全球首个可在手机用的Agent，开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式，能代理操作高频应用。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
Hinton上海演讲：大模型跟人类智能很像，警惕养虎为患
深度学习之父Hinton在上海演讲《数字智能是否会取代生物智能》，指出人类可能是大语言模型，也会有幻觉，但大语言模型优于人类大脑，知识传递高效。他呼吁建立国际社群，培养不夺权的好AI。
全新 AI 消息模型：Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构？
AIGC浪潮下，大语言模型重塑应用开发范式，开发者构建AI应用面临诸多挑战，需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进，有轻量化通信与智能化资源调度两大创新，还介绍了多场景实践。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
OpenAI将上任新部门CEO，发表深度长文
Instacart首席执行官Fidji Simo将在8月18日加入OpenAI任新部门CEO，她发文阐述AI赋能人类的看法，指出要确保技术为更多人带来机遇，还详述AI在知识、健康等方面改变生活的潜力。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
颠覆搜索引擎，下一代Agentic Deep Research！12家顶尖学术机构联手提出
在信息获取方式变革背景下，12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research，它由大模型驱动，可自动规划检索路径等，或颠覆传统搜索范式，且有基准成绩和TTS Law支撑，开源生态也在聚焦。