「测试时强化学习」共找到 3013 篇相关文章
Karpathy投了一家AI记忆公司，撞名DeepSeek Engram记忆架构
新公司Engram完成9800万美元融资，投资人有Andrej Karpathy等。它想为AI构建能持续学习的“记忆层”，解决模型吸收组织内部知识问题，首个产品是面向Agent的API，已与多家合作。
一夜之间，Claude成我同事了
今天凌晨，Claude Code 迎来重磅更新 Claude Tag，可让 Claude 以团队成员身份加入用户团队，在 Slack 平台使用。它具备持续记忆、主动介入等能力，有多人共享、持续学习等优势，企业客户可试用。
谷歌辞职、创业失败、重读神经科学，她说 AI 时代最危险的事是外包你的思考 ｜ 万有引力
本文是对神经科学家 Anne - Laure Le Cunff 的采访。她分享谷歌工作、创业失败后转读神经科学的经历，阐述“小实验”理念，对比“小目标”，给出 PACT 框架，还谈 AI 使用、科技焦虑等问题。
几张GPU干翻超算！耶鲁AI颠覆化学合成，实验成功率71%
近日，耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC，将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%，还完成难反应与新反应，相关论文发表于《自然》。
估值315亿！田渊栋AI创业，谷歌、英伟达和AMD参投
Meta离职的田渊栋官宣创业，成立RSI，获6.5亿美元融资，估值约316亿。8位联创阵容豪华，团队致力于构建开放式架构，让智能体自主学习升级，目标打造具5万博士能力的智能系统。
欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读
文章解读了欲取代Transformer的SSA（次平方稀疏注意力）算法。它支持12M tokens上下文，比fastAttention快52倍，训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性，有计算和内存线性扩展等特性，经三阶段训练可可靠利用长上下文。
Anthropic联创定下deadline：2028年AI实现自我进化，没有人类了
Anthropic联合创始人Jack Clark认为，到2028年底，递归自我改进发生概率有60%，即AI或能自主构建和改进自己。他基于公开AI开发数据和基准测试得出此观点，不过也有人提出质疑。
AI 终于学会 「自我坦白」！Anthropic最新论文震撼来袭，「内省适配器」让黑盒模型自己说出隐藏行为
2026年4月28日，Anthropic联合剑桥大学发布论文，提出“内省适配器”技术，可让大模型用自然语言“坦白”微调中学到的行为。该技术在AuditBench基准测试等实战中表现出色，但也存在高误报率等局限。
AI实践｜基于 Spring AI 从0到1构建 AI Agent
本文是基于Spring AI构建AI Agent的实践分享。该项目集成RAG、Function Calling等核心能力。文章从六个核心模块剖析其架构与实现，涵盖配置、访问方式，还介绍各模块工作机制、代码及应用场景。
懂方言，通诗词，精通30国语言，阿里发布语音识别大模型Fun-ASR1.5
阿里发布语音识别大模型Fun - ASR1.5，可精准识别30种语言，覆盖中文七大方言体系及二十余种地方口音，强化古诗词诵读专项识别，后处理环节优化标点预测和文本归一化，降低人工成本。