「持续学习范式」共找到 2479 篇相关文章
人形机器人「网球运动员」来了！不靠预编程，银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究，使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力，实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法，构建“运动小脑”等，经实验验证性能优越。
物理AI的「原生」时刻：原力灵机发布具身大模型DM0
主流‘预训练 - 后适配’范式有局限，原力灵机联合阶跃星辰提出具身原生 VLA 模型 DM0。它能统一机器人操作与导航，在 RoboChallenge 测试领先，还介绍了架构、训练方法及未来演进方向。
12小时登顶OpenAI MLE-bench！上海AI Lab开源算法进化框架MLEvolve
上海AI实验室开源算法进化框架MLEvolve，12小时登顶OpenAI MLE - bench榜单第一。它是自进化机器学习系统，在75道Kaggle竞赛题上奖牌率达61.33%，为AI自主算法设计提供新方案。
无需任何 API 费用，这个Agent 拥有“看遍全网”的超能力
AI Agent 在网络信息获取上存在诸多难题，而 Agent Reach 能解决这些问题。它免费开源、安全且持续更新，兼容所有 Agent，支持多平台。安装简单，装好即可用，各渠道还能灵活替换。
让问题不过夜：交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点，构建智能Agent系统，将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容，还展示实战成效，指出当前边界与下一步方向。
大模型桌游试玩员来了：用五大画像模拟「千人千面」，评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM，首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集，引入MDA理论，提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。
内存涨价，千元机的天塌了
去年下半年起存储芯片涨价，因AI基础设施需求爆发，三大存储芯片厂产能被榨干。消费级产品供应受挤压，中低端手机成最大受害者，各厂商搁置低价产品线，中低端市场持续萎缩。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
扩散语言模型深度思考
作者探讨扩散语言模型（dllm），认为其建模方式或冲击AR。团队在AAAI报告介绍多项工作，还整理当前diffusion问题及观点，如推理架构、词表、优化范式等，并附项目网站和agent demo。
交大系杀出具身赛道重围！1万台订单在手，以世界模型重塑万亿城市基建
物理AI成新征途，通用机器人面临工程难题。酷哇科技发布COOWA WAM 2.0世界模型，实现范式升级。其有四大技术支柱，助力机器人发展。酷哇预计2026年交付超万台机器人，还构想了“Robo City”图景。