「生成式强化学习」共找到 3503 篇相关文章
近500页史上最全扩散模型修炼宝典，宋飏等人一书覆盖三大主流视角
宋飏等人所著《The Principles of Diffusion Models》共460多页，系统梳理扩散模型发展脉络与核心思想，以统一数学框架串联多种视角，是研究者参考资料与初学者入门读物。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展，以Deepseek为例；介绍百川在医疗推理实践，模型达三甲主治水平；还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
我潜伏进了"年入百万"的AI自习室，发现了一些灰色的秘密。
作者潜伏进AI自习室，发现其生意火热。AI学习机功能普通，价格却高，主要卖点是内置课程。AI督学职责是托管和销售。AI自习室盈利宣传有水分，实则钻政策空子赚教育焦虑的钱。
具身智能体主动迎战对抗攻击，清华团队提出主动防御框架
面对对抗攻击，现有防御方法多为‘被动防守’，遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD，通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化，实验效果佳。
炸裂，Directus要干掉后台团队！GitHub 31K+星神器：SQL秒变API，你只管设计界面！
Directus是开源开放数据平台，能将SQL数据库升级为有REST+GraphQL API的实时数据后端，提供无代码数据管理界面。它功能亮点多，技术架构优，适用于多种场景，与同类项目相比有独特优势。
史上最全的AI rag技术来了！
本仓库用常见Python库讲解检索增强生成(RAG)技术，将其分解为易懂实现。包含一系列Jupyter Notebook，涉及20多种RAG技术，还介绍了核心概念、快速开始步骤等。
机器人顶会RSS 2025奖项公布！大牛Pieter Abbeel领衔研究获杰出Demo奖
机器人顶会 RSS 2025 于 6 月 21 - 25 日在美国洛杉矶举行，公布多个奖项。如杰出 Demo 奖论文提出 MuJoCo Playground 开源机器人学习框架，简化全流程，可分钟级训练策略。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
松下发布多模态大模型，文本、图像、音频随意切换
多模态数据处理成热点，但现有模型处理复杂任务有挑战。松下开发多模态大模型OmniFlow，采用模块化设计、多模态引导机制，实验显示其在多任务中有卓越表现。
医学领域也有世界模型了：精准模拟肿瘤演化，还能规划治疗方案
来自多机构学者联合提出医学世界模型（MeWM），赋予AI“预演”疾病发展的能力。它能模拟肿瘤演化，为个性化治疗提供辅助，有肿瘤演变模拟、生存风险预知和临床决策闭环三大核心功能。