「动态策略进化」共找到 1793 篇相关文章
首次结合RL与SFT各自优势,动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展,核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架,融合在线强化学习与模仿学习,解决了RLVR方法局限,提升模型训练效果,代码数据开源。
从大模型到智能体:50+ 头部企业的 AI 进化实践
2025年AICon全球人工智能开发与应用大会6月27 - 28日在北京举办,50余家机构专家围绕AI Agent等前沿技术探讨落地实践与趋势。极客邦等企业代表分享应用布局,还有5大主题演讲、14个技术专场和50多个标杆案例。
DeepSeek接入智慧小浪,「评论罗伯特」爆梗进化!背后大模型全揭秘
新浪新闻推出AI辅助工具「智慧小浪」,接入DeepSeek深度思考能力,依托知微大模型,能总结资讯要点、提供延伸阅读。微博「评论罗伯特」升级,更懂用户情绪、回复有深度。此外,微博还有博主AI助手等爆款应用。
8个AI顶流科学家,300亿估值:他们要让AI自我进化
AI初创公司Recursive结束隐身状态,公布八位联合创始人名单,完成6.5亿美元A轮融资,估值达46.5亿美元。公司旨在推动自我改进型人工智能发展,让AI学会科研,虽面临挑战,但受算力产业链关注。
强化学习的进化:从PPO到MaxRL,LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展,从REINFORCE和PPO讲起,介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需,标准差归一化有副作用,损失聚合很关键,信任域是优化切入点,还提出几个未解决的挑战。
你写的Skill,正在拖慢模型?策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究,提出‘Gene’概念。经实验,Gene在控制模型表现上优于Skill,还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色,为Agent经验复用提供新方向。
偷改简历删光邮件:AI幻觉进化,你的大脑正在悄悄投降
AI幻觉已从低级笑话升级为高阶陷阱,如伪造邮件、篡改简历、删除文件。人类纠错意愿崩溃,出现“认知投降”。即便“信任但核实”,面对AI大量输出也难实现,依赖AI还会致纠错能力退化。
当黄仁勋将存储定义为「AI运行内存」,基础设施该如何实现物种进化?
AI算力需求使全球内存市场疯狂,黄仁勋称存储技术需重构。XSKY星辰天合发布AIMesh方案,战略转向数据智能,其方案可破传统存储架构三堵墙,还坚持中立,助力企业数据转化。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
从补全到 Agentic Edit:Trae 在代码编辑上的落地与进化
AI 编程助手走向智能化,Trae 团队历经“补全 + Chat → Apply → Builder + Cue”三阶段,解决文件定位、跨文件修改等难题,介绍 Apply 与 Search/Replace 方案适用场景,还将从三方面继续探索。