「强化学习框架」共找到 2867 篇相关文章
智能体的尽头是Harness基建！上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑，指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境（Harness）如何重塑概率生成，介绍各模块特点及前沿趋势。
AI写CUDA算子准确率92%，到国产芯片只剩4%？上交方法直线拉升，DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%，给华为Ascend NPU写算子仅4%，因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据，将GPT-5.2正确率从4%拉到83%，还拓展到DeepSeek架构算子。
面壁智能开源 EdgeClaw，一款安全高效端云协同的龙虾 Agent。
当下AI Agent端侧常被忽视，数据任务都涌向云端致隐私泄露和算力浪费。近期面壁智能等联合开源EdgeClaw，以三级安全和性价比感知协同机制，解决OpenClaw数据泄露、token成本高等问题。
全民都在养虾，终于，有人开始给它做“手”了
过去半年，Agent 赛道竞争激烈，大家都在比拼模型等。Violoop 是一块硬件，能在工位打通「看见、判断、动手」闭环，是主动感知型 Agent，它填补了 Agent 生态执行层空白，有独特技术细节，资本看好。
AI教父Hinton最新警告：AI会撒谎、可能操纵人类，这比大规模失业更可怕
AI教父Geoffrey Hinton在播客中警告，AI会撒谎、可能操纵人类，比大规模失业更可怕。他还探讨了AI底层逻辑、是否会思考、风险与收益等，强调国际需合作防AI夺权，人类要研究与AI共存。
准确率提升至 90%，阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅依托阿里巴巴生态，旗下AliGo差旅助手可实现业务闭环。早期单智能体模式有瓶颈，后基于AgentScope构建多智能体系统，从技术选型、架构设计等多方面优化，事项收集准确率提至90%+，还解决诸多问题并获奖。
登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。
Docker 通过 Cagent 提供 AI 代理确定性测试
AI 代理系统普及，工程团队面临测试概率性输出的挑战。Docker 的 Cagent 是一种 AI 代理确定性测试方法，采用 proxy - and - cassette 模型，虽处早期，但揭示了 AI 代理测试的不同方向。
少量视角也能得到完整3D几何，即插即用的语义增强重建插件来了
现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES，将跨视角语义一致性作先验注入模型，以低成本解决歧义问题，在多场景提升重建质量。
NeurIPS 25 | 中大&UC Merced等开源RAPID Hand，重新定义多指灵巧手数据采集
来自多机构研究者联合提出全新开源高自由度灵巧手平台 RAPID Hand。它能解决硬件瓶颈问题，实现稳定、高质量数据采集。其软硬协同优化，在操作表现与稳定性上优于现有方法，还具备低成本等优势。