「学习体系」共找到 1946 篇相关文章
Embedding黑箱成为历史!这个新框架让模型“先解释,再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE,解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号,含三个关键模块,训练双模式统一,实验跨任务提升且不损生成能力。
全民养虾,百虾大战,但2026年了,99%的企业用AI还是没赚到钱。
2026年,99%企业用AI未盈利。如今模型性能差距小,壁垒在context。Data不等于Context,企业需挂钩业务结果、构建反馈闭环与专属上下文系统。特赞GEA是这样的企业级智能体系统。
openJiuwen社区首发「Coordination Enginnering」,让智能体从「单兵作战」到「精锐团队」
openJiuwen社区围绕Coordination Engineering发布多智能体协同技术体系,包括Agent Team、Team Skills等。该体系解决多智能体协作问题,实现团队自主协作、经验沉淀与进化,还提供相关工具和平台。
Agent的自演进,被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变,但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线,解决 Agent 服务侧问题,给出在线学习闭环方案,其价值已在实践中得到验证。
白春礼:人工智能促进科学研究范式变革
白春礼在浦江论坛探讨AI对科研范式变革的影响。他指出,当下科学研究体系面临发现机制、组织方式、知识生产方式的结构性重组,呈现新特征,同时也面临竞争、组织变革等挑战。
MoltBot(Clawdbot)之父的20条AI哲学
MoltBot(Clawdbot)爆火,其开发者分享20条AI哲学,涵盖心态、学习、闭环验证等方面,指出AI改变编程体验,强调系统性思维、prompt技能等重要性,还提及对未来程序员的影响。
谷歌发布首个AI+教育RCT实验,传统教材要凉?
谷歌论文提出Learn Your Way AI增强型教科书系统,有两阶段AI生成框架,构建完整学习体验。经专家评审和RCT证明,使用该系统的学生学习效果和体验更好,还介绍了其可用场景。
上海交大/上海AI Lab翟广涛:当评测不再重要,AGI就实现了
上海交通大学教授翟广涛认为完美的AI评测体系等同于通用人工智能。当下评测体系存在数据污染、原子化能力评测局限等问题,他主张回归‘以人为本’,团队提出相关框架和技术路径,目标是训评一体。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调(CRFT)方法,通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性,能提高推理准确率,学习参数量低,还适应少样本场景。
AlphaGo作者领衔,8个机械臂协同干活0碰撞,DeepMind新作登Science子刊
DeepMind等机构成果RoboBallet登Science子刊。它将图神经网络用于强化学习,可控制8个机械臂协同无碰撞工作。核心是结合图神经网络与强化学习,解决多机器人协作复杂问题,实验表现出色。