「持续学习范式」共找到 2464 篇相关文章
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5，CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题，CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法，重新设计奖励函数。经训练，40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5，实验证明该方法效果显著，还带来理论洞察。
AI for Health：从「实验室Demo」到「国民级健康伙伴」的范式跃迁 | GAIR Live 024期预告
医疗大模型正从“聊天工具”进化为“生命基础设施”，但面临诸多挑战。GAIR Live 024期圆桌将汇聚学术与产业顶尖智慧，探讨构建可信、高效、人机协同的医疗新范式，剖析核心议题，分享讨论精华。
补齐OpenClaw进化拼图！AReaL v1.0开源，智能体强化学习「一键接入」
2026 年 Agent 仍是热门赛道，OpenClaw 热度持续。但 Agent 强化学习训练缺乏成熟体系。蚂蚁和清华联合打造的 AReaL v1.0 开源，实现 Agent 一键接入 RL 训练，还革新了训练引擎，降低开发门槛。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局：首提多模态 Scaling 范式，AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”，它能模拟复杂动态物理世界，揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学，在多方面有提升，为世界模型领域提供进化路线。
告别噪声初始化：NTU MARS Lab提出A2A新范式，实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式，以历史机器人轨迹为生成起点，打破生成速度与精度瓶颈，在训练效率、推理速度及泛化表现上佳，还可扩展至视频生成领域。
智能流体力学专题研讨会特邀报告2｜肖恒：turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX：基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告，研究来自斯图加特大学相关机构。
前Meta大神创业，用强化学习打造PokeeResearch-7B模型，刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
突破长视频生成瓶颈：南大、TeleAI推出全新AI生成范式MMPL，让创意一镜到底
当前AI长视频生成面临质量骤降、细节崩坏、生成低效等问题。南京大学联合TeleAI推出MMPL新范式，首创“宏观规划、微观执行”双层生成架构，实现分钟级高质量长视频稳定生成，效率显著提升。
Claude、GLM、GPT谁才是真正的AI软件工程师？首个持续更新Visual Spec-to-App Benchmark发布
近年来，Coding Agent 发展迅速，「AI 软件工程师」渐成现实。但目前缺少系统评测其从设计稿开发产品能力的公开 Benchmark。为此，多校研究团队推出 VISTA，可多维度评测 Coding Agent 开发能力，且持续更新。