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大神Karpathy肯定强化学习(RL)价值,指出其比监督微调更具扩展性,但存在渐进式学习低效、背离人类学习机制的局限。他提出“第二天性”新范式算法,还面临泛化等挑战。

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北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式,实现异构智能体双向互学与独立部署统一;还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低,为多智能体协同学习指明方向。

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小扎又开源了:7B实现自监督学习SOTA

Meta发布全新开源视觉模型DINOv3,首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法,扩展数据和模型规模,支持标注稀缺场景,在多任务实现SOTA。

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全球首个从语言出发构建的智能体:MoonBit Pilot 如何推动自动化软件交付?

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