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RL在Agentic Reasoning中的作用:拨开迷雾,看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人,但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具,强化学习虽被引入,但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习,提出有效方法。
大动作,800亿芯片龙头筹划并购
8月28日晚,804亿市值的芯原股份公告筹划收购芯来智融全部或控股权。芯原是我国排名第一的半导体IP供应商,业绩出色。芯来智融是RISC - V领域代表企业。此次并购有望让芯原切入该领域,成全栈IP平台。
小白也能看懂,一文彻底说清 MCP、A2A与AG-UI,大模型应用集成协议三件套。
文章面向有一定技术基础但不熟悉大模型应用开发的读者,通俗介绍MCP、A2A和AG - UI三大主流集成协议,分别解决不同的集成难题,三者构成大模型应用集成完整生态。
离开一手做大的饿了么 6 年后,他带着 7 亿估值的 AI 公司杀回来了
近日,新加坡AI应用开发商Orion Arm获1100万美元A轮融资,投后估值达1亿美元。其创始人是前饿了么联合创始人汪渊,已发布智能日程管理应用Toki AI和资讯工具Syft AI两款产品,目标三年内让用户达1亿。
英伟达揭示RL Scaling魔力!训练步数翻倍=推理能力质变,小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久,过去研究多悲观。英伟达研究指出,问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数,释放小模型潜力,还构建技术组合拳。
刚刚!北大校友Lilian Weng最新博客来了:Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算的研究进展,探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略,还提及多种提升生成质量的策略,如并行采样与序列修订,以及强化学习提升推理能力等内容。
中国具身模型狂揽全球第一!机器人的人类数据时代来了
00后带队的灵初智能用近10万小时人类数据拆解具身智能,1000小时数据开源。其发布Psi-R2和Psi-W0双系统架构,让Psi-R2登顶MolmoSpace榜单。灵初认为纯人类数据训练必要,还强调开源对具身智能落地重要。
原力灵机发布Realtime-VLA V2:从遥操作到真实部署,VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告,在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA,解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题,还通过“油门式采集”提升速度,但离人类性能仍有差距。
用超图撕开知识边界:16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界,难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边,让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’,并构建了超图进行实验,实现可验证的科学发现。
才知道百度和阿里为什么能联手瓜分市场了
AI热度未减但问题转变,企业更关注全栈能力。沙利文报告显示2025年上半年阿里云和百度智能云占一站式AI云市场超一半。阿里和百度长期投入,全栈能力让其在竞争中更笃定,苹果也选它们为中国AI伙伴。