「带可验证奖励的强化学习」共找到 1626 篇相关文章
碾压π0.5,复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题,提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心,结合 RL 算法,为具身智能落地提供更可行路径,实验效果显著。
全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0,押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA,全面升级效果、数据和方法,还将考虑多方向发展。
训练时间减半,性能不降反升!腾讯混元开源图像生成高效强化方案MixGRPO
混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO,结合SDE和ODE,简化MDP优化流程,提升效率与性能。还推出更快变体MixGRPO - Flash。MixGRPO训练时间降近50%,MixGRPO - Flash再降71%,效果和效率优于DanceGRPO。
机器人的「GPT时刻」来了?丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院(TRI)团队研究大型行为模型(LBM),在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著,预训练小数据量也能带来增益,预示机器人通用大模型或到来。
快手电商磁力金牛正在验证一件事:AI能不能真正帮商家赚钱?|甲子光年
电商广告投放正发生底层迁移,越来越专业化。快手电商磁力金牛用AI接管投放决策,其AI一键推广和全链路AI操作系统降低了中小商家门槛,提升投放效率,预示电商广告平台竞争将转向‘谁的AI更懂生意’。
养虾省91%词元!这家AI记忆公司用1亿个多模态文件验证了!
文章指出AI瓶颈已从模型智能转为记忆架构,长期记忆是AI有状态智能的基础。质变科技推出多模态AI记忆平台MemoryLake,具多种记忆能力和核心技术,降本增效显著,获资本青睐,服务多领域客户。
极简主义的胜利:清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构,仅用单阶段训练和固定超参数,在1.5B模型上刷新性能纪录,计算量仅为复杂方法50%,挑战了复杂技术堆叠现状。
突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。
独家|RoboScience 机器科学完成10亿元融资,资金将用于强化 VLOA 大模型与本体
AI科技评论独家消息,RoboScience机器科学近日完成10亿元A轮融资,将深化VLOA大模型技术,推进自研机器人本体工程化与量产。其VLOA大模型有创新性架构,能实现通用泛化,还将发布自研机器人本体。
三重Reward驱动的运维智能体进化:多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下,面向技术风险领域的智能体系统(DeRisk)的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状,提出其技术演进需找三类Reward,还介绍相关概念、DeRisk架构,给出实践案例并将开源技术产品。