「强化学习Scaling」共找到 1650 篇相关文章
国庆这8天，我发现和AI辩论才是最高效的学习方式。
作者国庆假期与AI辩论，以自身关于AI时代信息筛选的观点为例，阐述和AI辩论是高效学习方式。先提出观点，后与AI多轮交锋，过程虽痛苦但能促使人思考、完善观点，还给出与AI辩论三步法。
社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking，根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳，论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式，用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中，AMPO表现超GPT - 4，省时高效。
高效智能体的「幕后推手」是谁？一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升，业界关注智能体落地，而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述，从记忆、工具学习、规划三机制出发，还谈及基准评测、挑战与展望。
红杉的投资哲学和秘密武器，a16z 投了个很有意思的 AI 学习产品
文章分享红杉投资哲学与秘密武器。决策重信念而非共识，管理赋能‘异类’人才，聚焦可控‘输入’，筛选要有勇气。还提到其‘人才佩奇排名’系统，此外介绍a16z投资的AI学习产品。
这可能是，全球最强开源Agent模型，走了一条反Scaling Law的全新范式！
MiroThinker v1.5开源，其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度，训练有严格时间管控，实测表现超Search Agent，“小模型+强交互”或成新方向。
让Agent画思维导图稳固长期记忆：新框架实现稳定长期学习，准确率提升38%
中国电信人工智能研究院研究团队提出TeleMem框架，从数据结构层重新设计Agent记忆组织方式，使记忆可检索、累积、回溯和演化。该框架解决了传统RAG在长期记忆管理和持续学习方面的瓶颈，准确率提升38%。
ICLR 2026｜在「想象」中进化的机器人：港科大×字节跳动Seed提出WMPO，在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式，可让具身智能在‘想象中训练’，解决传统 VLA 训练瓶颈，目前论文、代码与模型均已开源。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法，因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现，模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长，还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。
百度CTO王海峰：AGI曙光已现，Scaling Law仍有效｜新智元十周年峰会
新智元十周年峰会，百度CTO王海峰分享AI发展。回顾十年，从AlphaGo到如今大模型爆发，AGI曙光已现。他指出AI具通用性和全面性，百度内部超45%新增代码由AI生成，Scaling Law仍有效。