「强化学习系统」共找到 3009 篇相关文章
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。
清华孙茂松团队 × 深言科技：以解释作为训练信号，让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
大语言模型幻觉问题待解，成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型，把幻觉检测提升为整体评估，以解释作为训练信号，8B模型在多任务上超闭源大模型。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家，提供端到端长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构，在多基准测试成绩佳，代码已开源。
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。
Agentic UI：重新定义“好体验”——不是美化按钮，而是让认知负担归零
随着 AI 从“辅助者”变为“执行者”，前端架构需重新定义。传统 UI 以“人是执行主体”为假设，已成为释放 Agent 执行能力的障碍。文章提出 Agentic UI 应成为数字员工的执行工作台，介绍了构建方法及试验成果。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
从豆包手机谈起：端侧智能的愿景与路线图
近日，字节跳动发布豆包手机助手，标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术，指出虽具实用价值，但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战，还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
给Agent装上“海马体”！上海AILab开源MemVerse，定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。
拯救大模型的逻辑短板：Nature文章预测符号主义AI与神经网络的联姻将引爆下一场技术革命
结合逻辑系统与神经网络成AI热门趋势，神经符号AI崛起，旨在弥补神经网络短板。虽面临技术挑战，但已在多领域展现潜力，不过也有质疑声，其发展仍面临诸多难题。