「自监督奖励函数」共找到 454 篇相关文章
一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述
中科院计算所&杜克大学发布首篇Vide Coding技术全面综述。介绍以“氛围/结果”为导向的Vibe Coding开发范式，含技术分类、能力分析、开发模式、数据模型等内容，还提及价值及反馈回路等。
凯捷研究院最新报告：到2028年，Agentic AI市场规模4500亿美元
凯捷研究院报告显示，到2028年Agentic AI有望撬动4500亿美元经济价值，但目前仅2%企业规模化应用。其能自主执行任务，带来商业价值，不过面临信任危机，各行业巨头已开始探索落地场景。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度，DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
李国杰院士：AI4S里程碑式重大成果综述
本文由李国杰院士撰写，对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述，涵盖数学、物理、化学等多领域成果，如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等，还探讨了AI4S潜力与挑战。
简单即强大：全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单，性质独特？
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN，它建模目标分布机制简洁独特，有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数，还展示实验效果，最后给出未来研究方向。
估值 16 亿美元的 AI 护士：Hippocratic AI 是全球护士短缺的解药吗？
Hippocratic AI 打造 AI Native 医疗劳动力平台，利用市场空白，自研技术架构，交付优质对话体验。其商业模式依赖 AI Agent 自主化，面临经济效益和竞争挑战，也有全球化护理需求等机遇。
强化学习也遇到了“天花板”？Andrej Karpathy构建了一个新算法
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。
用子模优化法为DeepResearch生成多样性查询
开发DeepResearch时，生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放，本文提出结合句向量与子模优化的方法，设计子模目标函数，给出代码实现，实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。
1899个MCP服务安全研究：7.2%存在漏洞，5.5%暗藏「工具投毒」
研究人员对1899个开源MCP服务器扫描，发现7.2%项目有漏洞、5.5%遭工具投毒。MCP虽成事实标准且发展好，但代码质量堪忧，传统安全工具难检测其风险，为生态敲响警钟。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。