「泛化瓶颈」共找到 922 篇相关文章
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
Self-Evolving Agents，AI的“自我革命”
LLMs静态性成应用瓶颈，自演化智能体成破局关键。本次分享的综述围绕演化什么、何时演化、如何演化三个核心问题展开，介绍了模型、记忆等方面的演化内容、时机和方式。
AI记忆系统首获统一框架！6大操作让大模型拥有人类记忆能力
香港中文大学等团队发布AI记忆机制综述，首次构建统一框架，划分记忆类型，提出六种操作，探讨关键主题，还对比人类与AI记忆，指明未来AI记忆系统需突破瓶颈，迈向认知跃迁。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
OpenAI最新硬件2026年底亮相！狂挖苹果20+老将，首款神秘设备或将颠覆iPhone
OpenAI硬件野心浮出水面，收购io后从苹果挖来二十余名工程师，预计2026年底推出首款消费级设备。它还利用苹果供应链，同时在算力上投入巨资解决瓶颈问题。
28岁辍学生掌舵Meta超级AI！小扎掷千亿，与奥特曼密谋，新「王」登顶
28岁的Alexandr Wang 19岁辍学，24岁成亿万富翁，现加盟Meta负责「超级智能」部门。他接受专访谈前沿思考，如智能体经济将至、人类成管理者、数据是瓶颈等，其理念有争议。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。
微软谷歌正在大力招「电工」
巨头围绕AI的人才争夺战扩至能源领域。微软、谷歌等大厂纷纷扩招能源专家团队，互挖墙脚。缺电已成AI发展瓶颈，大厂也在核电、核聚变项目投资，还可提高数据中心能源效率。