「多智能体强化学习」共找到 4568 篇相关文章
银河通用WRC首发英伟达Thor，银河太空舱世界首创城市级机器人应用
全球首个城市级常态化运营的人形机器人示范区落地北京。银河通用具身大模型机器人Galbot依托大模型实现精准商品识别与取送，还展示了多场景应用能力。其银河太空舱开启‘十城百店’计划，推动具身智能服务普及。
估值7亿美元！OpenAI前高管杀进工厂，要给流水线装上AI大脑
2024年硅谷经历OpenAI高管离职潮，前首席研究官Bob McGrew联合创办Arda，将AI带入制造业工厂。Arda以7亿美元估值融资7000万，开发视频模型让机器人自主学习，统筹生产线的人与机器。不过，制造业引入AI面临挑战。
4个月，创建20万个应用，这是背后的产品｜对话百度秒哒
百度无代码应用搭建平台秒哒4个月创建20万个应用。量子位对话其负责人朱广翔，他表示AI时代创意至上，秒哒让创意落地，还介绍其多智能体协作、打通百度生态等思路，以及功能迭代和未来规划。
人形机器人设计正在向仿真器低头！40年机器人从业老兵发出警告
人形机器人行业现怪象，为让仿真系统和强化学习更顺，一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’，指出仿真应服务设计而非主宰。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型，结合链式思维监督与强化学习，优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点，经多层面测试效果好，在多领域有应用前景。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃？看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO，重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题，会致模型崩溃，进而提出新算法GSPO，实验显示其效率和可扩展性更佳。
LeCun炮轰Hinton：他认可LLM就是想摆烂退休了！
Yann LeCun在播客专访中火力全开，炮轰Hinton认可LLM是想摆烂退休，直言LLM不是通往智能的路，还吐槽Meta卷入LLM竞赛后无法专注研究。他介绍了新公司AMI和世界模型、JEPA等技术，认为JEPA类世界模型五年内将统治AI圈。
Nature子刊：港大等首提下一代AI硬件系统，能耗锐减57.2%
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊，攻克存算一体架构中模数转换器（ADC）能耗高难题。利用忆阻器可编程特性打造“智能标尺”，使AI芯片功耗降57.2%、面积缩30.7%，为下一代AI硬件开辟新路。