「任务级奖励」共找到 2929 篇相关文章
让Agent真正“行动”起来,Agent Skill开发者大赛火热报名中!
人工智能下半场聚焦‘行动’,Agent Skill成关键桥梁。Agent Skill开发者大赛今日启动,由AIGC开放社区与算泥社区联合主办,设双赛道,有官方支持和丰厚奖励,报名通道已开启。
Anthropic 新研究:AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标,只是瞎搞。他们将AI错误分类,测试发现推理越久越混乱,大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知,论文已在arXiv发布。
“千问奶茶”在二手平台6元转售;追觅俞浩:年终奖最高20个月奖金,总量会达到10亿级;京东001号快递员:退休金4000多,存款百万|AI周报
这是一份AI周报,涵盖行业热点、大模型发布等多方面信息。有追觅俞浩高额年终奖计划,马云现身阿里千问项目组引发‘千问奶茶’活动热潮,还有域名交易、企业收购、模型发布及应用等动态。
MCP 丸辣?不不不,Agent 进生产都绕不开 MCP
文章指出 Agent 连接外部系统通常有直接 API 调用、CLI 及 MCP 三种方式,构建生产级 Agent 目前 MCP 更靠谱。分析各方式优劣,还介绍了 MCP 封装方法。
微软开源2025 ICML获奖框架,终结大模型多轮对话严重缺陷
微软开源2025年ICML获奖框架CoLLabLLM,可解决大模型多轮对话缺陷。它由四大模块构成,经多轮对话模拟和奖励优化模型。在三大基准平台测试显示,能在多样任务中高效协作。
AI下半场的战场,从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火,标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题,核心是Agent Memory。论文梳理该赛道,指出其是系统级记忆体结构框架,未来关键在memory策略可学习。
ROLL:面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架,专为LLM训练优化。它设计灵活,不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色,还采用创新机制提升效率,支持自定义操作,适合学术和业务场景。
华为攻克AI推理「想太多」问题!新方法让大模型推理提速60%,准确率还高了
华为提出高效推理方法S - GRPO,突破思维链「冗余思考」瓶颈。通过“串行分组 + 衰减奖励”设计,在Qwen3上有效,推理提速60%,生成答案更精确有用,在多个推理benchmark测评中表现出色。
DPO与GRPO谁更胜一筹?港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究
港中文、北大等团队首次全面对比DPO和GRPO算法在自回归图像生成中的应用,评估其在域内、域外性能,探究奖励模型及扩展策略的影响,为开发高效RL算法提供新思路。
美团杀入视频生成模型赛道,LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型,效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型,有136亿参数量,多任务表现出色。它核心亮点多,还建立了数据处理流水线,采用特殊架构和训练方法,提升了生成效率,性能媲美顶尖模型。