「人类在环」共找到 8716 篇相关文章
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
比OpenClaw还狠！奥特曼押注「心灵感应」，Codex直接读取你的屏幕
4月21日，OpenAI上线Chronicle研究预览版，它能读取屏幕内容形成记忆图谱，帮Codex理解上下文。虽解决AI失忆短板，但吃Token且有隐私风险，这是其在用户记忆战争的首枪。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
如何选择合适的 Diskless Kafka
随着企业将 Kafka 迁移至云原生架构，Diskless Kafka 成趋势。本文剖析其兴起原因，重点探讨开源的 AutoMQ 方案，还对比基于 Leader 与无 Leader 两种架构在多维度的差异，助您选合适 Kafka 方案。
构建知识闭环：用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
腾讯团队为解决数据分析痛点，构建知识闭环体系，利用CodeBuddy设计开发规范、自动生成SQL，将编码从小时级降至分钟级。体系含沉淀、传递、生成、信赖、闭环五环，提升团队效率与协作。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
RL 效率无损飙升 3 倍：厦大-Shopee-清华联合首创，将投机解码首次引入 RL，推理能力稳如初！
传统RLVR训练中，rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL，将投机解码引入RL，训练提速2 - 3倍，避免重复生成，与主流算法兼容，在多项基准测试中性能稳定。
让大模型合成检查器：UIUC团队挖出Linux内核90余个长期潜伏漏洞
伊利诺伊大学香槟分校张令明老师团队的论文提出KNighter，它让大模型生成静态分析检查器，在Linux内核挖出92个长期潜伏漏洞，将LLM归纳能力沉淀为规则，带来可落地等好处。
英伟达下一代GPU登场，Rubin CPX一次推理数百万Token，网友：这是头野兽
在周二的AI基础设施峰会上，英伟达宣布推出专为超100万token长上下文推理设计的Rubin CPX GPU。它将与其他产品组成新平台，性能卓越，还能复用现有平台，预计2026年底上市。
清华校友出手，8B硬刚GPT-4o！单一模型无限工具调用，终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳，突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树，TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理，实现单模型高效推理，简化智能体构建，在多方面表现出色。