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AI 原生设备爆发,操作系统迎来更智慧、更流畅、更安全的范式革命

AI原生设备爆发,传统操作系统面临挑战,将迎来范式革命。vivo蓝河操作系统3(BlueOS 3)全栈自研,具备“天生更智慧、更流畅、更安全”特质,本文以此为例解读操作系统架构重塑。

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生成式推荐!推荐系统新范式还是新噱头?【文末抽现金红包】

文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源,结合Meta GR、快手OneRec实例,指出其有提升但非万能,不同团队应按需选择,还提及可能带来架构革新。

王喆的AI笔记
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Vision-Zero:零数据VLM自我进化!陈怡然团队提出零监督训练新范式

陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero,在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术,设计自博弈框架,解决数据稀缺和知识天花板问题,还缓解跨能力负迁移,开源代码与模型可供研究。

机器之心
算法论文7

UniSteer用机械臂「拼豆」:让人类指导进入VLA噪声空间强化学习

视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)是机器人操作重要基础模型,但复杂任务成功率低,真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer,将人类纠正转换成噪声监督,在多任务测试中提升了成功率。

机器之心
算法论文8

强化学习的进化:从PPO到MaxRL,LLM推理训练的算法演进史

本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展,从REINFORCE和PPO讲起,介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需,标准差归一化有副作用,损失聚合很关键,信任域是优化切入点,还提出几个未解决的挑战。

机器之心
算法论文8

Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

上海交通大学等团队提出ReMA框架,将复杂推理解耦为元思维和推理智能体,通过迭代强化学习协作。在单轮实验中,ReMA在多基准测试表现优;多轮实验虽有提升但不稳定,需进一步探索。

机器之心
新闻资讯8

最懂英伟达的CoreWeave,为啥突然花钱买了个强化学习作坊?

算力巨头CoreWeave市值达483.9亿美元,收购专攻强化学习训练AI智能体的OpenPipe。CoreWeave想打造全能平台,此前已收购W&B,此次收购标志其涉足智能体核心训练环节。OpenPipe的ART框架有独特优势。

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最新推荐系统论文PDF列表-及「深度学习推荐系统2.0」所有参考文献

这是「王喆的机器学习笔记」资源帖,应读者建议更新推荐系统论文repo。收录在推荐系统发展史上有重要作用及业界最新进展的论文,还列出具体目录,方便扩展阅读。

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九章云极问鼎陶哲轩数学挑战赛!让强化学习成为AI4S新基建

本文报道九章云极言表实验室在陶哲轩发起的数学蒸馏挑战赛第二阶段拿下全部赛道满分,解决28个未解决开放数学问题,介绍了其可验证AI+强化学习的AI4S布局。

机器之心
研究论文7

Nature科学报告:对AI的焦虑,理科偏接受学习,文科偏批判回避

青海大学等团队在《Nature》科学报告发文,调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架,整合三种AI焦虑,发现不同焦虑对技术接受影响不同,学科和自我效能也会调节转化路径。

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