「测试时强化学习」共找到 3013 篇相关文章
FlashAttention-4正式发布：算法流水线大改，矩阵乘法级速度
深度学习领域底层优化技术FlashAttention更新至4版本。其核心作者称在Blackwell GPU上，注意力机制执行速度接近矩阵乘法。新算法克服瓶颈，在B200上性能提升，还获Pytorch官方支持。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
当世界在谈论AI替代人类时，松鼠Ai在达沃斯带回了什么答案？
2026年达沃斯论坛上，松鼠Ai创始人栗浩洋展示教育普惠新路径，其智适应学习系统成本低且效果好。该系统经科学与规模验证，还引发经济核算思考，其全球化发展受国际资本关注。
怎么做 Long-running Agents，Cursor、Anthropic 给了两种截然不同的思路
业界对让 Agent 长时间运行、执行复杂任务无共识。最近 Cursor 和 Anthropic 分享实践，思路不同。Cursor 用多 Agent 并行执行长时任务，Anthropic 解决单个 Agent 跨工作周期的记忆连续性问题。
有手就行，教你从0到1快速手搓搭建个GUI Agent
随着通用大模型发展，搭建GUI Agent难度降低。文章介绍如何用通用大模型API，从0到1搭建PC GUI Agent，包括原理、代码实现等，该Agent能跨应用操作，未来可强化功能。
Anthropic创始人盛赞Meta：开启广告基础设施「智能体进化」时代
Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架，以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核，将内核开发时间从数周缩至数小时，生产环境性能最高提升17倍，Anthropic创始人高度评价。
Qwen3-VL-Embedding系列上新：探索统一多模态表征与排序
2025年6月曾开源Qwen3-Embedding和Qwen3-ReRanker，现推出Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker。它们基于Qwen3-VL构建，能处理多模态输入，在多任务达业界领先，还介绍了特性、评测及使用方法。
ChatGPT Health重磅登场：可连接病历和Apple Health，打造专属健康助手
OpenAI推出ChatGPT Health，可连接病历和健康应用，基于用户健康信息回应。它有强化隐私保护，与医生合作设计，不取代医疗护理。先向部分早期用户开放，后续将面向网页和iOS用户。
深度拆解沐曦MXMACA软件栈功能，算力自主+生态兼容，破解国产GPU落地难题
近日，刚 IPO 的沐曦股份发布 MXMACA 软件栈 3.3.0.X 版本。该软件栈可实现多语言支持、算子自动优化与跨框架平滑适配，能让现有 CUDA 项目近乎‘开箱即用’迁移，还兼容主流 AI 框架，助力国产 GPU 解决落地难题。