「强化学习训练框架」共找到 3143 篇相关文章
机器狗翻了个身，国产GPU往前走了坚实一步｜甲子光年
5月18日摩尔线程发布会上，机器狗“小飞”侧空翻，是业内首次基于国产硬件仿真平台训练、国产端侧芯片部署并真机验证。该司以全功能GPU打造国产具身智能基础设施，MT Lambda平台解决多方面问题。
马斯克变身「算力包租公」！砸数万GPU疯狂喂养Cursor，联手反杀OpenAI
马斯克将xAI变成「算力包租公」，租数万GPU给Cursor训练模型，还挖来Cursor高管。同时，特斯拉AI5芯片流片成功，AI6也有规划，Dojo 3项目重启，他正用「硬件思维」重塑AI竞争格局。
清华团队预言：90%的人将脱离谋生劳动，「零人公司」时代来了！
清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断，如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果，还探讨行业应用、知识范式颠覆等，描绘AI发展图景。
DeepSeek不惜代价保住它！V4关键特性被挖出来了
DeepSeek V4技术报告被深挖，为保留核心设计「batch invariance」不惜代价。该设计能保证线上推理稳定、各环节对齐，是复杂上下文系统底座，但会牺牲GPU利用率等，换来训练等多阶段可复现和稳定度。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw，Hermes由Nous Research出品，开源免费，安装便捷，支持多模型。其核心是闭环学习循环，能自我进化，技能可自动生成和更新，记忆系统更优，在多场景有优势，安全设计好。
MiroMind新模型超越GPT-5.4，三位顶尖AI科学家加盟
MiroMind发布MiroThinker - v1.7模型家族，在深度研究任务中表现出色，其专有智能体MiroThinker - H1超越多个顶级闭源模型。同时，三位顶尖科学家加盟，分别负责推理模型训练等方向，公司聚焦推理与可验证性。
1美元时薪？这才是打工人的「梦中情模」
Anthropic 的 Opus 4.6 好用但贵，MiniMax 推出 M2.5 与之抗衡。M2.5 在多方面表现卓越，参数量小，成本低，推理速度快，还经实测能成打工人得力助手，其背后有独特训练体系。
CVPR 2026 Workshop征稿｜第六届AdvML@CV：多模态大模型智能体安全
IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2026 6月3 - 7日在美国丹佛举办，期间6月3或4日将举办第六届对抗机器学习计算机视觉研讨会，聚焦视觉 - 语言智能体安全，现开启论文征稿并公布重要日期，给出投稿入口。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。