「混合强化学习」共找到 1679 篇相关文章
ICML 2026 |让大模型边想边说:这篇文章把「何时开口」变成可学习策略
论文《When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning》针对推理模型的‘沉默税’问题,提出Side - by - Side(SxS)Interleaved Reasoning,将‘何时披露内容’变为可学习决策,经实验验证效果良好。
信通院&清华提出FedRE:用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26
联邦学习中兼顾模型性能、数据隐私和通信开销是挑战,尤其在模型异构场景。信通院和清华联合团队提出FedRE框架,能适配异构与同构场景,保证性能同时保护隐私、降低开销。
Anthropic融了250亿,却说:AI时代的学习,只剩下这3件事了。
Anthropic估值3500亿,融资超250亿后与哈佛、伯克利学生探讨AI时代学什么。指出AI是照妖镜,能区分混子与学霸,还介绍AI学习法,强调对抗舒适区用AI提升自己。
Qwen3技术报告首次全公开!“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告,介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式,引入思考预算机制,降低轻量级模型计算资源,在多基准测试领先,多语言支持扩展至119种,所有模型开源。
Z世代生存、学习与未来宣言!伯克利学霸预言课堂,用AI设计人生
本期OpenAI播客中,USC的Yabi和伯克利分校学生分享AI使用体验。谈及教授适应AI的教学转变、‘学习模式’特点、‘作弊’新定义,还大胆设想AI完成教育授课,人类导师培养社交技能。
AI 也有长久记忆了!谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题,其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架,提出三大核心贡献,构建HOPE架构,性能优越,将改变终身学习应用领域。
EAAI | 西工大夏明坤,张伟伟等:分层无量纲学习:一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中,高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法(Hi - π),通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合,在多个算例中表现良好,为参数降维与知识发现提供新思路。
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首,GPPO算法双效强化稳定性与探索能力!
快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型,基于Qwen3 - 8B - Base打造,在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力,团队还对训练流程多环节深入分析,给出优化策略。
Meta宣布AI研究架构调整,成立TBD Lab,取消AGI Foundations团队,强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组,将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向,如构建‘omni’模型;FAIR成创新引擎;解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
6.6K标星!微软开源Agent自我优化框架,为智能体注入持续学习能力!
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning,加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化,有事件追踪等核心能力,安装简单,应用场景丰富。