「合成数据强化学习」共找到 3125 篇相关文章
Karpathy:LLM渴望的不是生存,而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅,动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择,而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等,两者在多层面有差异,LLM受商业进化影响大。
HaluMem:让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准
过去一年,AI Agent的‘记忆能力’成热门话题,但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem,它能精准定位幻觉来源,评估主流记忆系统,为构建可靠记忆系统提供方向。
OpenAI深夜悄悄甩出GPT-5.1,称更热情,更智能!网友狂吐槽:我不想和它聊天,我想用它工作
OpenAI发布GPT - 5.1,含Instant和Thinking两版本,称更智能、对话更愉快,还增加“个性/语气”选项。但网友质疑“强化个性”方向,想要高效工具。业内认为拟人化是为提升用户体验和拓展应用场景。
解决Agent幻觉:HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节!
近年来,LLM和Agent在记忆管理上存在挑战,现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准,通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为,为开发可靠记忆机制提供指导。
3A大作!阿里ROLL团队从基建->算法->机理,推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架,推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率,AsyPPO降低计算资源消耗,Attention机制提升训练效率与可解释性。
连肝12小时!一轮狂刷1500篇论文,写4.2万行代码,AI科学家卷疯科研圈
Kosmos是一款全程无需人类插手的AI科学家,最长能连续工作12小时,平均一次研究读1500篇论文、写4.2万行分析代码,79%研究结果可被人类复现,已在多领域有7个真发现。
北大字节开源首个时空推理视频模型!思考过程全透明,性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video,将显式时空证据嵌入视频推理全过程,采用non-agent架构,性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系,采用双阶段训练,实验表现优秀。
这一年做 Agent 的公司,Coding 赚了钱,客服融了钱,你呢?
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势,如语音成主流交互等;分析发展受限问题、有潜力机会;还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。
字节Seed团队发布循环语言模型Ouro,在预训练阶段直接「思考」,Bengio署名
现代LLM依赖显式文本生成训练“思考”,未充分挖掘预训练数据潜力。字节Seed团队联合多家机构推出循环语言模型Ouro,将推理能力构建到预训练阶段,实现参数效率提升,还降低了有害性。
LeCun预言成真!790年长视频,炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场,谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5,340亿参数,基于790年长视频数据训练,其架构优越,推理快,能力强,还公开技术报告邀全球探索。