「智能体训练」共找到 5229 篇相关文章
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
谢赛宁REPA得到大幅改进，只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究，发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA，代码不到4行，能提升REPA收敛速度，在多方面表现出色。
Google 开源 InkSight，把手写笔记直接变成可编辑数字笔记！
Google 开源 InkSight，能将手写照片转为数字墨迹，与传统 OCR 不同，它可「还原书写方式」。具备离线转在线、多语言支持等功能，核心是「阅读 + 书写」双重训练，有两种使用模式。
AAAI 2026 | 北航、东京大学填补AI「语义鸿沟」，过程感知视频理解如何找到「状态」锚点？
北航陆峰教授团队联合东京大学，提出视频理解新框架 TSS，引入“状态”作视觉锚点，解决抽象文本指令与具象视频对齐难题，已被 AAAI 2026 接收，代码已开源。
雇佣过目即忘的天才：为什么企业级AI总在浪费钱？| 甲子光年
当下企业级AI缺乏连续性、动态数据割裂，主流外挂RAG的解法无法解决‘认知’问题。红熊AI的‘记忆熊’开源，构建记忆系统结合Agent平台，解决多场景痛点，还将推动记忆科学‘芯片化’。
基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
文章围绕基于AI大模型的故障诊断与根因分析展开，介绍项目背景、目标与原理，阐述要解决的运维痛点及技术架构、知识库构建，还提及ReAct模式实现、Dify工作流及ClaudeCode对比，目前根因定位成功率有所提升。
AAAI 2025 Oral | 火山引擎多媒体实验室提出VQ-Insight，AIGC视频画质理解大模型
火山引擎多媒体实验室与北大合作论文《VQ-Insight: Teaching VLMs for AI-Generated Video Quality Understanding via Progressive Visual Reinforcement Learning》入选AAAI 2026口头汇报。VQ - Insight用渐进式框架处理AIGC视频画质理解，实验表现卓越。
华为诺亚发布ScaleNet：模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。
马斯克Grok 4.1双冠封王，爆冲第一！AI王座一夜易主
马斯克携xAI推出Grok 4.1并免费开放。它在LMArena和EQ - Bench登顶，写作Elo提升600分、幻觉率降3倍。后训练RL规模扩大，还经盲测评估，在多方面表现出色。