「强化学习训练框架」共找到 3141 篇相关文章
美国AI一骑绝尘，中国平均落后7个月！Epoch AI新报告出炉
Epoch AI报告指出，中国AI模型进展平均落后美国7个月，最小4个月，最大14个月。这差距本质是「开源vs闭源」差距，中国领先大模型多开源，美国前沿模型均闭源。不过中国AI追赶速度稳定。
李飞飞又被超越了？百万「普通视频」打造通用4D世界模型！
全行业为昂贵多视角数据发愁时，中科院和CreateAI推出NeoVerse，用百万单目视频打开4D世界模型大门。它抛弃多视角数据和离线预处理，解决扩展性瓶颈，在重建速度、生成质量等方面表现出色，有丰富下游应用。
港大联合字节跳动提出JoVA: 一种基于联合自注意力的视频-音频联合生成模型
香港大学联合字节跳动提出视频 - 音频联合生成框架 JoVA，支持音视频 Token 跨模态交互，引入嘴部区域特定损失解决口型同步问题。实验显示，它用约 190 万条数据就达先进水平。
图灵奖大佬痛心：有人千万年薪，有人惨遭失业！25年全美疯狂裁员117万
2025年将尽，AI未带来美好，反致裁员失业。美国近5.5万岗位被AI取代，总裁员117万。图灵奖大佬Bengio、Anthropic CEO预警劳动力市场崩溃，人类需学习AI工具，从事创造性工作自救。
创业7年干出一个全球第一，这家深圳芯片公司冲刺港股IPO
曦华科技冲刺港股IPO，其2024年scaler芯片出货量全球第二，ASIC架构scaler产品市场份额达55%排第一。不过，公司仍亏损，且面临激烈竞争。它靠产品创新和高研发投入提升估值，后续有应对竞争的规划。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
微软31年老员工被裁，六旬老将重新踏上求职路
新智元报道，微软31年老员工Mike Kostersitz被裁。近年AI重组其所在部门，致他命运改写。过去两年硅谷盛行裁员，AI浪潮下，有经验的技术人员首当其冲，像他这样的中层正被系统优化。
这，才是Vibe Coding的未来。
作者分享蚂蚁灵光更新，可搓小游戏，认为这是Vibe Coding未来。普通人能用上是其亮点，还举例扫地机器人、灵光开发三国人物关系等游戏，指出技术应隐藏自己，降低门槛。
后生可畏！何恺明团队新成果发布，共一清华姚班大二在读
何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后，近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF)，解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数，还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构，提升了实用性和效率。
小米打通智驾和具身大模型，然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied，基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟，在29个Benchmark上超现有模型。