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智能体时代的强化学习:AReaL 框架与 Agent 最佳实践

本文整理自吴翼博士 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践,阐述强化学习与大模型联系,指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键,强化学习是 Agent 技术核心,还分享团队成果与经验。

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我所知道的闫俊杰

文章讲述了MiniMax掌门人闫俊杰的故事。他技术功底深厚,商汤时提出创新算法成名。创业后,他以AGI为目标搭建人才体系,推出Glow等产品。虽面临DeepSeek竞争等困境,但坚持模型与产品一体化发展。

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原生3D-VAEs,1536³三维分辨率,清华与微软TRELLIS 2开启3D全能生成新纪元

清华与微软团队推出TRELLIS 2系统,用全新O-Voxel表示法,1分钟生成1536³分辨率3D资产。它解决拓扑灵活性与存储效率矛盾,结合SC-VAE和流匹配模型,多方面超越现有模型,还能适应不同场景。

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GPT-5.2技术炸场!6大核心突破,办公效率拉满

OpenAI凌晨发布GPT-5.2,把专业级AI门槛拉到新高度。它有6大核心技术突破,精准戳中职场痛点。GDPval基准测试中表现出色,有三级模型矩阵,不同版本满足不同需求,各方面能力均有显著提升。

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台积电,AI时代最强王者?

台积电2025年第三季度财报亮点多,收入331亿美元、毛利率59.5%超指引。AI需求推动,先进制程产能满载。资本开支上调,下季度指引乐观。其技术领先,AI半导体产业链地位稳固,将受益于AI Capex扩张。

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告别微调!斯坦福提出Agentic上下文工程

当前微调大语言模型成本高、不灵活,‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架,将上下文变为动态‘战术手册’,解决现有问题。论文通过实验验证其性能、成本和效率上优势,为大模型发展指明新方向。

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让大模型学会“像人一样”查证真伪

伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1,为大模型提供“线查证”新范式。它借助线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据,让模型学会像人一样查证,多数据集上表现出色。

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管你模型多大,250份有毒文档统统放倒,Anthropic:LLM比想象中脆弱

Anthropic等联合研究打破传统观念,只需250份恶意文档就能参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门,且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击,评估了多种训练配置。

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刚刚,GPT-5首次通过「哥德尔测试」!破解三大数学猜想

GPT - 5首次通过「哥德尔测试」,破解三大组合优化猜想。研究由海法大学和思科主导,团队设计五项测试任务,GPT - 5三个简单问题上近乎完美,还推导出不同解法,标志AI从「学习数学」迈向「做数学」。

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Agent 都这么厉害了,「AI 员工」为什么今天还没有真正出现?

AI员工呼声高却未落地,瓶颈可从其源起探寻。早期自动化工具非真正数字员工,大模型带来新可能,但存时效性、场景定义、意图澄清、知识更新、博弈能力等问题,未来建议局部替代,先以实习生角色上岗。

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