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ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互,强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法,在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
梅西投了李飞飞,她转身买下了一家机器人“训练场”
足球巨星梅西旗下体育科技投资平台 Play Time 投资了李飞飞的空间智能企业 World Labs。该公司今年 2 月获 10 亿美元融资后收购了 SceniX,以补足其机器人仿真短板。此前,Marble 虽能搭建训练场景,但没掌握物理规律。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首:预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制,发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉,与过度顺从行为相关,根源在预训练阶段,为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
科技赋能 未来已来 | 人形机器人训练中心探秘 @首钢园
文章探秘首钢园的人形机器人数据训练中心,提及机器人学习的情况,还列出了相关参考资料,展现科技赋能下人形机器人领域的发展。
字节Seed发布PXDesign:蛋白设计效率提升十倍,进入实用新阶段
字节跳动Seed团队提出可扩展蛋白设计方法PXDesign,24小时生成数百高质量候选蛋白,效率较主流方法提升约10倍,湿实验成功率达20%–73%。还推出公开免费在线服务,提供配套工具加速应用落地。
无需训练,如何提升黑箱VLM?CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来,视觉 - 语言模型(VLMs)改变图像理解范式,但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案,以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题,已被 ICLR 2026 接收。
别再手写 Skill 了!微软最新研究:像神经网络一样训练 Skill
微软研究提出 SkillOpt 方法,把 Skill 文档当「权重」训练,在 52 个测试组合中全部最优或并列最优,平均提升 23.5 分,碾压人类手写。该方法跨模型、环境有效,已开源,使用方便。
免训练加速61倍!陈怡然团队新作DPad:仅关注「彩票token」
杜克大学陈怡然团队新作DPad,发现扩散大语言模型关注少量「中奖」token,推理速度可提61 - 97倍,还增强模型语境学习能力。DPad免训练零成本挑关键信息,实现「少算多准」。
OpenAI浏览器换壳杀回!高管改用ChatGPT上网,效率从未这么高
Atlas关停不到一个月换壳回归,核心高管Tibo称ChatGPT桌面版成主力浏览器,效率极高。这源于OpenAI把浏览能力融入ChatGPT。它不再执着造独立浏览器,而是围着Chrome,争用户数字身份。
HexStrike代理:让大模型继承专家经验,显著提升渗透测试效率
HexStrike是开源渗透测试工具,以MCP为底座。其核心智能组件IntelligentDecisionEngine是专家系统,将安全专家经验规则化,通过知识库和算法提供工具选择和参数优化,提升渗透测试效率。