「RL训练范式」共找到 2913 篇相关文章
智元首发SOP系统:打破离线训练瓶颈,让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性,但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,融合在线学习等,使机器人在真实环境持续进化,实验显示其能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。
如何改变AI研究范式?谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR,它模拟人类研究范式,将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’,经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿,还引入自进化机制,测试显示其在复杂任务上领先。
首个长程Doc2Repo训练集!代码Agent不止修bug,开始造仓库
中国人民大学高瓴人工智能学院发布DeNovoSWE数据集,专注长程软件工程任务。它通过特定机制构造高质量数据,为代码智能体长程能力训练提供支持,实验显示能显著提升模型仓库生成能力。
AI生成操作系统新突破!上海交大提出文件系统开发新范式:从此只需写规约
上海交大IPADS实验室团队在自动生成操作系统核心组件上有新突破。面对大模型生成操作系统的难题,提出SysSpec新范式,以规约指导生成,并配套工具链,构建SpecFS文件系统,开发效率提升3 - 5倍。
首次披露!DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文,公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3:规模的挑战和对AI架构硬件的思考》,从硬件架构和模型设计双重视角,探索其经济高效的大规模训练和推理方法,介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
专访 AI 游戏创业者张昊阳:如何用《麦琪的花园》定义下一代沙盒范式
AutoGame创始人张昊阳离开腾讯后,带领团队打造AI游戏《麦琪的花园》,登上Steam新品榜Top50。他介绍了创业经历、产品玩法、团队分工等,还探讨AI对游戏行业的变革,认为AI游戏将带来行业范式迁移。
GPU 开始伸手进算法了:摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026
摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收,旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进,进行系统与算法协同设计,开源后成果显著。
大模型训练新突破!Meta提出LSP:无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈(LSP)方法,利用自我博弈框架让模型自我改进,不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份,引入GRPO和KL散度正则化技术,解决了大模型训练的数据依赖难题。
腾讯开源智能体新框架:不用训练无需充值,用开源模型实现SOTA Agent
智能体框架是推动智能体生态发展的基础设施,但现有框架存在上手门槛高、依赖闭源模型等问题。腾讯优图实验室开源Youtu - agent框架,无需训练模型、不依赖闭源API,性能领先,有多个核心亮点和典型应用案例。
无需SFT也不用RL,样本级推理优化神器SLOT来了,准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法,无需SFT和RL,让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现,计算开销小,能使模型准确率大幅提升,还无需额外资源,在各规模模型上效果显著。