「学习范式」共找到 2159 篇相关文章
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
2小时入门「个性化联邦学习」，上交清华开源斩获1700+星 | JMLR'25
上海交通大学和清华大学研究人员开源个性化联邦学习代码库PFLlib，含39种算法、3种场景和24个数据集，支持模拟500设备训练，还有隐私保护评估工具，降低研究门槛。
Agentic AI的第三种范式来了，16家机构提出「伴身智能体」
16家海内外高校与科研机构的22位研究者提出ComBodied Agents新范式，它围绕人的长期状态与主体性构建。论文给出闭环技术框架与评测标准，还提到研究难点与风险，也为产品实践提供指导。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。
文档OCR新范式0.84 页/秒，吊打MinerU Qwen2.5VL
MonkeyOCR采用SRR三元组范式，简化多工具管道，避免整页文档处理低效率。与MinerU、Gemini 2.5 Pro等对比，性能表现优，处理速度达0.84页/秒，但对扫描件效果欠佳，架构含多模型，可通过特定地址测试。
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。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
3年、1万人，快手技术团队首次系统披露AI研发范式升级历程
快手首次系统性披露自2023年以来的AI研发范式升级历程。其研发效能演进分三阶段，从平台化到智能化，虽遇个人提效难传导至组织提效的问题，最终仍找到提升需求端到端交付效率的路径。
干货的一天 -【MCP协议驱动的AI新范式】峰会活动精彩回顾
2025年6月14日，“MCP协议驱动的AI新范式”峰会在上海举办。活动汇聚多企业专家与社区代表，通过主题演讲和工作坊，深度探讨MCP协议在技术、商业及生态建设中的价值，多位专家分享见解与技术成果。
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。