「工具集成强化学习」共找到 2865 篇相关文章
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
0人工参与实现梯度更新！MIT新框架让AI自动生成微调数据，权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。
北航团队提出新的离线分层扩散框架：基于结构信息原理，实现稳定离线策略学习｜NeurIPS 2025
北航彭浩团队提出SIHD框架，基于结构信息原理，自适应构建多尺度扩散层级，实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器，在D4RL测试中表现出色。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。
AI 炮制的“工作垃圾”，正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所使用激增，但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”，表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响，并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。
英伟达50亿美元入股英特尔，将发布CPU+GPU合体芯片，大结局来了？
9月18日英伟达与英特尔宣布达成合作，英伟达投资50亿美元购其股份。双方将合作开发多代定制数据中心和PC产品，包括定制CPU、集成RTX GPU的x86 SoC等，此前二者有竞争历史。
面向高效异构训推的统一通信库DeepLink DLSlime开源
上海人工智能实验室开源异构芯片通信库 DLSlime，作为 DeepLink 核心组件，它连接多应用和传输链路。具备异构互联、多链路支持等亮点，性能优于主流方案，已在实验室多个项目验证，还助力国产 AI 工具链发展。
AI当员工，24小时不休息，17天干完人类数年活！
劳伦斯伯克利国家实验室正将人工智能、自动化技术和数据系统融入科研，构建“人机共生”科研生态。像A - Lab、Autobot等工具发挥重要作用，AI还让大科学装置更智能，实现实时决策，开创“AI设计，实验验证”模式。
拒绝招聘、产品粗糙，却成史上最快增长软件公司！4个00后“整顿”创业圈：大家都不信，才是我们的机会
Cursor是极速崛起的AI编程工具，操刀手是4个00后。创始人Michael Truell分享经验，从早期失败项目获教训，虽有GitHub Copilot，仍因看好编程未来投身其中，3个月发布产品并不断迭代。