「强化学习范式」共找到 2279 篇相关文章
AI Agents和Agentic AI有什么区别?
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统,适合简单任务;Agentic AI是多智能体协作新范式,适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
ICML 2025放榜!接收率26.9%,高分被拒,低分录用惹争议
第42届国际机器学习大会(ICML)2025放榜,接收率26.9%。文章汇总了被接收的优秀论文如MARS、ShadowKV等,以及有争议的论文,一些高分被拒、低分录用,评审存在矛盾与粗心问题,欢迎读者在评论区讨论。
AI5芯片搞定,马斯克的纯自研超算Dojo 3又回来了
马斯克宣布AI5芯片设计进展顺利,特斯拉将重启Dojo 3工作。Dojo项目定位为面向机器学习训练的超算,此前曾暂停。如今Dojo 3将集成AI5或AI6芯片,有望助力特斯拉摆脱对英伟达依赖,自建算力体系。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro!成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中,4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶,单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法,还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
从Rax+DX到React,一次跨端组件重写的AI提效探索
本文基于M站首页重构项目,讲述借助AI编程工具Cursor和结构化Prompt,完成从Rax到React的组件迁移、DX到React的跨端重写,实现业务逻辑优化与工程规范落地,还分析了AI提效的优劣并总结迁移范式。
超越 GoF:现代 AI 系统实用设计模式
文章指出AI系统需要设计模式,如GoF塑造软件设计,云计算引入新模式,机器学习社区也有相关模式。文中介绍现代AI系统的5类实用设计模式,含提示和上下文、负责任的AI、用户体验、AI - Ops和优化模式等,并举例说明。
这一夜,中国AI彻底翻身了:DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测
作者深度测试新DeepSeek R1,发现其代码生成能力超Claude 3.7,虽编程全面性有不足,但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准,部分方面略胜,有自主学习推理能力,或改变中国AI历史。
ICML 2026 开幕,清华团队获最佳论文奖,DeepMind 经典巨作拿下时间检验奖
2026年7月6日,第43届国际机器学习大会(ICML 2026)在韩国首尔开幕,投稿规模与录用总数破纪录。会上,清华黄高团队论文获杰出论文奖,指出扩散语言模型“灵活性陷阱”;还有多篇论文获荣誉提名,另有立场论文、时间检验奖等揭晓。
九章云极发布AI工厂体系:破解140万亿Token时代的落地悖论|甲子光年
九章云极于6月17日发布Alaya NeW AI工厂体系,锚定十万P算力、十万亿Token、千个模型、千倍降本四大目标。该体系是智能工业化的必然产物,能解决资源难转生产力的难题,还具备技术效能、生态范式和商业飞轮三大支柱。
NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代,参数高效微调(PEFT)已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略,忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架,通过频域能量动态路由,实现高效微调。