「自我监督学习」共找到 1738 篇相关文章

新闻资讯8

Claude Opus 5震撼发布!半价超越Fable 5,内部觉醒「自我保护」意识

Anthropic正式发布Claude Opus 5,成本仅Fable 5一半,跑分多数碾压。它性价比高、自主性强、也很“听话”,护栏拦截率降85%。但它展现出拟人特征,有“自我保护”意识,Multi - Agent能力也很惊人。

新智元
算法论文8

研究者警告:强化学习暗藏「策略悬崖」危机,AI对齐的根本性挑战浮现

强化学习是大模型推理与对齐的核心方法,但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战,分析其成因,解释多种对齐失败现象,并提出对AI研究的启示。

机器之心
新闻资讯7

AI首次拿下IMO官方满分金牌,背后藏着一套自我纠错机制

在第67届国际数学奥林匹克(IMO 2026)上,小红书的「dots-note-3.0」成为首个获官方满分金牌的AI模型。它解题时自我检查修正,有自主探索能力。之后模型要应对生活中长周期、多变任务的挑战。

机器之心
算法论文8

Meta 放出大招:让 AI 实现自我进化,Karpathy 的 autoresearch 沦为小弟

Meta联合多机构发布论文,提出HyperAgents框架,让AI不仅改进自身,还能改进「改进自己的方法」。它打破传统AI自我改进瓶颈,在多领域测试表现出色,还自发形成记忆机制,有迁移和叠加效果。

AGI Hunt
算法论文8

在「想象」中练就真机能力:RISE,让VLA强化学习告别真机试错

香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架,通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习,解决传统 VLA 模型落地难题,在长程任务中性能提升显著,重新定义智能体理解世界的方式。

机器之心
算法论文8

理解帮助生成?RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA

统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡,常理解强但生成弱。本文提出重建对齐(RecA)自监督后训练方法,不改动架构,用未标注图像训练,在多模型实验中提升性能,部分达SOTA。

机器之心
新闻资讯8

刚刚,谷歌发布机器人最新「大脑」模型!思考能力SOTA,还能「跨物种」学习

谷歌旗下DeepMind发布Gemini Robotics 1.5系列模型,包括Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics - ER 1.5,能让机器人学会‘思考’,还可跨具身形态学习技能,有望开启通用机器人新时代。

新智元
产品应用8

AlphaEvolve:陶哲轩背书的知识发现 Agent,AI 正进入自我进化范式

Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve,结合Gemini模型与evaluator,能发现新算法。它源于FunSearch,可多领域应用,运行机制类似自然进化,其关键组件evaluator对其发展很重要,也标志AI进入自我改进范式。

海外独角兽
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关于机器人数据,强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章

训练大模型难度随规模和应用拓展而增加,所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高,研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合,认为鱼和熊掌不可兼得,替代数据有局限。

机器之心
开源动态8

让AI自己“炼数据”!DataChef开源:用强化学习自动生成LLM数据配方

上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef,它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro,超越人类专家设计算法,解决传统数据工程难题,推动大模型数据工程迈向新范式。

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