「自动化机器学习」共找到 2011 篇相关文章
全球各地都让Claude做什么?
Anthropic第三期经济指数报告显示,Claude使用存在地域差异,与收入、经济结构有关,使用模式在变,自动化对话比例上升,企业更爱自动化且看重能力,人们对AI信任增加。
构建会思考的测试Agent:从自动化到自主智能的演进
文章介绍面向企业级软件测试的质量数字人系统,结合大语言模型等实现从传统到自主智能测试跨越。分析专有云测试困境,指出通用AI Agent平台局限,阐述系统设计、能力及架构,展示应用成果并展望扩展场景与未来计划。
开源PDF表单自动化神器,一行命令,把静态 PDF 变成交互表单!
平时拿到的PDF表单大多无法直接填写,操作繁琐。GitHub上的开源工具CommonForms能自动识别PDF表单区域,一键生成可填写的交互式表单,基于深度学习模型FFDNet,功能强大且使用简单,还保障数据隐私。
用多模态LLM超越YOLOv3!强化学习突破多模态感知极限|开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1,该模型用强化学习优化视觉感知,目前论文和代码均已开源,其在视觉任务上表现出色,为后续研究提供强大baseline。
全美60万岗人类出局,三年暴省126亿!机器人大军入厂
亚马逊一边宣布扩招25万人,一边计划让机器人取代超60万个岗位,到2033年实现75%运营自动化。此举三年可省126亿美元,但会使人类劳动价值边缘化,自动化趋势或蔓延各行业。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法,采用自顶向下策略,实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
突破通用领域推理的瓶颈!清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习(RLVR)应用范围局限,清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术,通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量,有领域无关等特点,相关代码等已开源。
大模型推理学习新范式!ExGRPO框架:从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO,能科学管理经验。与传统RLVR方法比,它在不同基准提升性能,尤其复杂推理任务,还揭示滚雪球效应,为模型推理训练提供新思路。
Thinking Machines曝LoRA终极指南:10倍学习率,媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》,研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现,把握关键细节,LoRA可与FullFT性能相当,还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
大型语言模型稳定强化学习的新路径:几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本,通过优化几何平均替代算术平均,解决GRPO训练不稳定问题,在多任务实验中显著优于GRPO。