「多任务强化学习」共找到 3203 篇相关文章
「Tokens是胡扯」,Mamba作者抛出颠覆性观点,揭露Transformer深层缺陷
Mamba作者Albert Gu在博客中探讨状态空间模型(SSM)和Transformer权衡,抛出‘Tokens是胡扯’观点,揭露Transformer深层缺陷,如分词问题、处理噪声能力弱等,还分析两类模型特点及结合优势。
DeepSeek推理最高提速6倍!开源研究:加装「思维进度条」,计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法,给LLM推理任务装进度条,控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置,干预TPV可“超频”“降频”,模型已在GitHub开源。
别再“演智能”了,MiniMax Agent 才是真特工
2024 年有不少‘伪 Agent’项目,2025 年 AI Agent 开始在解决真实问题上落地。MiniMax Agent 在深度研究、网页生成、PPT 生成及多模态输入输出上超越竞品,其优势源于多方面,已从众多 Agent 产品中脱颖而出。
有一说一,老周还真的挺懂 Agent 的
360 AI 发布会,老周回应市场部一事,称是让员工养成用 AI 习惯。他懂 Agent,认为其将成 AI 应用标准形态,360 从搜索切入,推出纳米 AI 超级搜索智能体,还发布两款 AI 硬件。
机器人学会「眼看手摸」!FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan,将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器,破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”,实现人类“手把手”教机器人“感知”,还通过融合时间感知的触觉预训练,提升机器人策略性能。
InfoDeepSeek:首个开放网络环境下的智能体信息搜寻质量评估基准
上海交通大学与华为诺亚方舟实验室联合推出InfoDeepSeek,它是首个评估真实动态网络环境下智能体信息搜寻质量的基准。该基准有挑战性问题、真实动态环境等亮点,还开展实验揭示智能体行为特性。
DeepSeek-R1发布后的100天复现之旅方法总结
DeepSeek团队发布「推理大模型」DeepSeek-R1 ,其技术细节未完全开源,全球研究团队开启“复现竞赛”。论文总结100天复现经验,介绍推理大模型与普通大模型区别、复现方法、关键发现及未来方向。
豆包工作又双叒叕上新功能了:这次,豆姐想让你无痛办公!
本文带来字节跳动豆包工作三大新功能的一手实测,解析功能解决的AI办公核心痛点,探讨字节在Agent赛道的产品布局与商业化思路,分享真实使用体验。
刚刚,GPT-6正式发布!OpenAI:欢迎来到AGI时代
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra和GPT - 6 Astra Pro,宣布AGI时代开幕。该模型训练规模大,能力升级显著,价格公布。基准测试成绩优异,在多方面表现突出,还展示诸多实际应用案例,已有企业开始测试。
斯坦福教授直播训练535B大模型,模型训练背后的「黑箱」正在被打开?
斯坦福教授Percy Liang宣布由Marin开放实验室启动训练Marin 535B - A23B模型,全程公开。过去大模型训练像“黑箱”,此次尝试让训练可观察、可讨论、可协作,引发网友关注。