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大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。
中美 NeoLab 对话:模型和 Agent 如何实现「持续学习」?
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上,AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈,探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案,还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
一个强化学习信仰者的十年|甲子光年
本文讲述朱哲清在强化学习领域的十年历程。他从斯坦福到Meta再创立Pokee AI,逆势押注强化学习。虽面临诸多质疑,但随着InstructGPT等出现,强化学习逐渐被认可,他致力于构建新一代AI Agent。
17000字Claude 系统提示启示:Karpathy 揭秘LLM 学习缺失“第三范式”
Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词,认为目前问题解决策略多靠人工写入,理想情况应通过该学习产生,这也引出诸多待明确细节和新问题。
自动化浏览器
Skyvern是能自动化浏览器操作的工具,底层靠大语言模型和计算机视觉。它提供简单API接口,可在大量网站自动化手动操作,替代易出错的自动化方案。介绍了其原理、使用方法、功能等。
强化学习之父:LLM主导只是暂时,扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测,大模型主导是暂时的,未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习,强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
清华开源一批「学习虾」,免费的「AI 私教团」来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC。它能将技术文档转化为学习课堂,还能解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台,应用不断迭代,OpenMAIC功能强大,边界不止于课堂。
浏览器自动化:从GUI到OpenCLI
文章讲述放弃不稳定的前端UI自动化操作,采用解析并复现底层API请求的方式,来解决浏览器自动化的效率与稳定性难题。介绍了OpenCLI思路、使用方法、原理,还提及自动生成CLI及应用案例,指出未来软件竞争维度将转向可调用性。
以星为舵:LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”,引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略,阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段,探讨奖励模型设计选择,还提及实际应用、挑战与未来方向。
AI太难学?清华开源一批「学习虾」,免费的AI私教团来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC,它能将技术文档转化为零门槛学习课堂,还可解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台,OpenMAIC功能强大,应用场景广泛。