贝叶斯自适应强化学习」共找到 760 篇相关文章

算法论文7

Agentic-KGR:通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化

文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点,如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升,还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。

PaperAgent
算法论文8

DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误?详解Qwen3新强化学习算法GSPO

论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定,因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法,从序列维度计算梯度,解决了MoE模型RL训练的稳定性问题,在Qwen3上效率更高。

深度学习自然语言处理
新闻资讯8

Kubernetes v1.36 发布:安全默认配置强化,AI 工作负载支持日趋成熟

Kubernetes发布1.36版本,代号Haru,含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习工作负载及API可扩展性。如用户命名空间等安全功能达GA,AI方面适配工作负载需求,还引入新功能,同时移除部分旧功能。

InfoQ
新闻资讯7

Kubernetes v1.36 发布:安全默认配置强化,AI 工作负载支持日趋成熟

Kubernetes发布1.36版本,代号Haru,含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习负载及API扩展性。安全功能多达GA,AI负载适配需求,还引入新功能,同时移除部分旧功能,Ingress NGINX正式退役。

AI前线
算法论文8

碾压π0.5,复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架

复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题,提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心,结合 RL 算法,为具身智能落地提供更可行路径,实验效果显著。

机器之心
算法论文8

混合数学编程逻辑数据,一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab

上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略,基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练,有多项关键发现,为构建AI推理模型提供参考。

量子位
算法论文8

极端天气也不怕漏检!RDA-YOLO:面向微小绝缘子缺陷检测的鲁棒动态自适应网络

文章指出传统绝缘子检测方法面临人工巡检效率低、小目标检测难等挑战,现有YOLO系列算法也有局限。为此提出RDA - YOLO网络,在YOLOv8基础上有三项创新,实验显示其精度、速度和极端天气鲁棒性表现出色。

机器学习AI算法工程
开源动态8

VinciCoder:多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习,数据代码模型权重已开源

中科院与美团团队推出 VinciCoder,打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域,通过两阶段策略统一多样化代码生成任务,在多基准测试中表现卓越,为领域研究提供新范式。

机器之心
开源动态8

全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品

蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0,押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA,全面升级效果、数据和方法,还将考虑多方向发展。

量子位
开源动态8

训练时间减半,性能不降反升!腾讯混元开源图像生成高效强化方案MixGRPO

混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO,结合SDE和ODE,简化MDP优化流程,提升效率与性能。还推出更快变体MixGRPO - Flash。MixGRPO训练时间降近50%,MixGRPO - Flash再降71%,效果和效率优于DanceGRPO。

量子位