「多智能体学习算法」共找到 4837 篇相关文章
成立7个月首发声!百亿美金独角兽万字雄文:攻克LLM推理非确定性难题
估值120亿美元的Thinking Machines Lab成立7个月首次公开研究成果,揭示LLM推理非确定性的真凶是kernel缺乏批处理不变性。介绍了实现批处理不变性的方法,还通过实验展示其效果及对同策略强化学习的意义。
奥数金牌只是序章!OpenAI谷歌彻底打脸预言家,AI巨浪势不可挡
2022年专家预言AI到2025年赢得IMO金牌概率低,结果OpenAI和谷歌DeepMind的LLM提前摘金。此前多项AI基准测试预测也失准,AI发展远超预期。GPT - 5降低使用门槛,群体智能时代到来,各机构需重新思考生存之道。
开源基金会:使用 Apache Iceberg 和 SparkSQL 构建可复制的 ML 系统
文章指出传统数据湖在机器学习工作负载的事务保证和版本控制方面表现不佳,而 Apache Iceberg 与 SparkSQL 结合,能带来数据库般的可靠性。文中介绍其优势、构建可重现特征管道方法、生产实施案例及相关最佳实践等。
1万块GPU砸向欧洲!老黄怒怼AI末日论:全球首个工业AI云来了
巴黎GTC大会上,黄仁勋表示AI是伟大平等工具,驳斥AI致大裁员预测。英伟达卖1万块GPU建工业AI云,还宣布DGX Lepton项目。此外回顾AI发展,从感知到具身智能,介绍其应用及加速计算等成果。
清华教授创业押注RSI,融资近4亿元,要做会自我进化的模型
本文报道清华AI学院助理教授陈勇超创办超衍智能,押注递归自我改进RSI方向,打造可自主研究、自我进化的下一代基座模型,公司成立不到三个月完成近4亿人民币融资,已公布多项阶段性研究进展,全球多家机构已布局该赛道。
MiniCPM-o 4.5 技术报告发布:全双工全模态 API 开放,RTX5070即可实时运行
面壁智能联合多机构发布 MiniCPM-o 4.5 技术报告,公开 Omni-Flow 框架。该模型 9B 参数实现端到端全双工全模态,开放在线 Demo、API 等,最低 12GB 显存 GPU 可运行,在多维度评测表现出色。
5Y News|GIM 完成数千万元天使轮融资
日前,GIM宣布完成数千万元天使轮融资,由五源资本与Monolith投资。资金用于自研金融大模型迭代等。其定位自进化智能体投资平台,已推自研金融时序大模型,未来将推基金策略与产品。
吴恩达年终总结:2025是AI工业时代的黎明
吴恩达发表2025人工智能年度总结与公开信。总结指出,今年推理模型性能提升但有成本,AI人才争夺激烈、薪酬高,数据中心建设投入大,智能体让编程更高效。信中建议通过学课程、动手实践和读论文构建AI系统。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金!上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金,在HiPhO基准测试获12金1银,超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试,用多阶段强化学习训练模型,开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等:AI赋能电磁仿真:物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模,本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法,学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构,编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存,可加速电磁建模与逆向设计。