「后训练算法」共找到 4165 篇相关文章
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
150+项目定点！这家国产MLCC，正被车企“疯抢”
近日，微容科技首席技术专家谭斌在论坛分享演讲。该司主营MLCC，虽入行晚但有后发优势。汽车电子化使MLCC需求增，其对MLCC要求严苛，微容多方面突破技术，已合作定点项目150+。
LeCun团队开源首个代码世界模型：能生成代码还能自测自修！传统编程模型一夜成古典
Meta FAIR推出全球首个代码世界模型CWM，它能生成代码、理解语义，还‘懂得’代码执行，能模拟运行过程。在多个代码与推理任务表现出色，开源代码、训练细节等，不过目前仅支持Python。
The Batch: 883 | 美国两个州禁止人工智能驱动的心理健康治疗
美国伊利诺伊州成继内华达州后，第二个禁止用人工智能进行心理治疗的州。该法案限制聊天机器人独立治疗及其他AI使用方式，旨在保护患者和人类治疗师，但也引发对全面禁止利弊的讨论。
这一次，天玑9500的端侧AI能力，友商赶不上了
9月22日，联发科推出天玑9500芯片，展示新形态端侧AI应用，推动端侧AI实用化。其性能强、功耗低，还支持端侧模型训练。多家手机厂商将发布搭载该芯片的手机，展现新AI趋势。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
精准医疗与AI融合：数据驱动下的个性化健康未来｜甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上，5位投资人围绕AI赋能医疗投资的机遇与挑战展开探讨。他们各有投资偏好与见解，还指出风险，最后畅想了AI改造后的健康未来。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
突破企业AI落地的瓶颈：LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析（附源码）
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入，探讨数据层需求，通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座，解决企业AI落地瓶颈，附源码。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日，清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”（Limi X）结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术，适配多任务，性能超最优专用模型，已落地多个工业场景。