「多任务强化学习」共找到 3179 篇相关文章
2小时入门「个性化联邦学习」,上交清华开源斩获1700+星 | JMLR'25
上海交通大学和清华大学研究人员开源个性化联邦学习代码库PFLlib,含39种算法、3种场景和24个数据集,支持模拟500设备训练,还有隐私保护评估工具,降低研究门槛。
Claude Opus 4.7发布:更严谨的长任务处理与自我验证能力
Anthropic发布Claude Opus 4.7模型,相比4.6版处理长任务更严谨,能自我验证输出。它在视觉、指令遵循、记忆等能力上提升,企业级应用表现出色,还有新功能与安全特性,不过使用成本更高。
南大周志华团队最新力作:一个算法通吃所有,在线学习迎来新范式?
世界是动态变化的,AI 模型需具备在线学习能力,领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足,南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法,提出元 - 专家框架等,还研究了在线复合优化问题。
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。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”!图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型,它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务,在31项测试中表现出色,还展现泛化能力。研究团队搭建数据集,并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
只要科学任务能打分,AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出,只要科学任务可评分,用大模型+树搜索,让AI大海捞针,就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法,都达SOTA水平。
函数向量对齐技术,让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜,发现遗忘源于模型激活带偏差新功能,非覆盖旧功能。还设计FVG训练法,保留并对齐函数向量,保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收,代码开源。
AI 基础知识从-1到0.1:带你走进机器学习的世界
文章沿着AI发展脉络,从Seq2Seq到GPT模型,深入介绍关键技术原理。以简明方式梳理AI基础概念,涵盖人工智能、机器学习等定义,还介绍了各类学习方法、特征工程及向量化等内容,最后提及模型应用流程和Quick BI助力企业分析。
斩获6.1 star,再见Crontab!这款开源定时任务管理系统让运维更高效
Gocron是基于Go语言的轻量级定时任务管理系统,可替代Linux Crontab。它有可视化界面、秒级调度等功能,适用于自动化运维等场景,通过Docker一键部署,比同类项目更具优势。
ICML 2026 |让大模型边想边说:这篇文章把「何时开口」变成可学习策略
论文《When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning》针对推理模型的‘沉默税’问题,提出Side - by - Side(SxS)Interleaved Reasoning,将‘何时披露内容’变为可学习决策,经实验验证效果良好。