「多模态强化学习」共找到 2307 篇相关文章
从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略
大语言模型输出的不确定性限制了AI智能体在企业场景的应用，本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略，涉及技术、应用设计、管理与治理层面，还推荐了相关作品。
刚刚，GPT-5首次通过「哥德尔测试」！破解三大数学猜想
GPT - 5首次通过「哥德尔测试」，破解三大组合优化猜想。研究由海法大学和思科主导，团队设计五项测试任务，GPT - 5在三个简单问题上近乎完美，还推导出不同解法，标志AI从「学习数学」迈向「做数学」。
阿里发布Qwen3-TTS：跨语言混合无缝切换，方言音色全面覆盖！
TTS技术从单一合成进化到多模态表达，但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足，商业工具费用高且不开源，开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS，实现人类级自然度和表现力，功能强大，应用场景多。
软件行业“快时尚化”背后的经济学 ｜ AGIX PM Notes
本周市场对软件看法悲观，OpenAI CEO 警告软件或进入‘快时尚时代’。但软件行业会升维，一是从‘死’变‘活’，具备元学习能力；二是定价更极致。还介绍了本周市场总结及多起 AI 相关企业动态。
5Y News｜赜灵生物完成近4亿元B+轮融资
近日，赜灵生物宣布完成近4亿元B+轮融资，由启明创投领投。资金用于推进创新药临床研究和拓展新管线，强化三大核心技术平台。公司已有核心产品进入关键临床阶段，创始人称2025年将加速海外布局。
类R1训练不再只看结果对错！港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
OpenAI久违发了篇「正经」论文：线性布局实现高效张量计算
OpenAI 近日发布研究论文，提出用于高效张量映射的统一代数框架 Linear Layouts，解决了 Triton 等深度学习编译器中长期存在的难题。该框架是使用二元线性代数的张量布局通用代数形式，评估显示其优化版 Triton 性能有提升。
315 行代码构建编程助手，Go大佬揭开智能体的「神秘面纱」
知名Go大佬Thorsten Ball用315行代码构建编程智能体，虽无法与Claude、Gemini等编码功能媲美，但为初学者提供学习范例。文章分享构建步骤，包括准备工作、添加工具等，展示如何让智能体与Claude对话及使用工具。
谷歌开源移动端AI自动化测试神器
本文介绍谷歌最新开源的移动端AI自动化测试工具ARTEMIS，它可将自然语言指令转化为Android自动化操作，支持跨App测试、多模态定位，在AndroidWorld基准评测中取得99%+任务完成率，提供多场景使用方式，可一键快速上手。
最懂科学的开源基础大模型『书生-S2』发布：科学能力比肩顶尖闭源，通用性能居开源第一梯队
上海人工智能实验室在2026浦江创新论坛发布开源基础大模型书生-S2，该模型科学能力比肩顶尖闭源模型，通用能力居开源第一梯队，创新架构支持专业知识持续扩展，强化长程科研与智能体能力，可为真实科研任务提供支撑。