「内生奖励」共找到 722 篇相关文章
AI图像水印失守！开源工具5分钟内抹除所有水印
一款名为UnMarker的去水印技术，能在5分钟内去除市面上几乎所有AI图像水印，谷歌HiDDeN已被完全破解，SynthID被攻破79%。它保持较高图像质量，已在GitHub开源，凭消费级显卡可本地部署。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
vLLM 技巧： 在几秒钟内无需重启释放90%的 GPU 显存
EmbeddedLLM介绍vLLM新功能“休眠模式”，可在不重启服务时几秒内释放约90% GPU显存，实现模型热插拔与高效轮转，还介绍使用方法、不同休眠级别，提醒生产环境要确保安全。
Vidu Q3：「参考生」之王，让视频生成走向工业化量产时代
Vidu Q3 上线「参考生」功能，解决 AI 视频生成结果不可控问题。其画面参考范围扩大，特效、音效提升显著，还优化特定场景，接入企业级能力，让 AI 视频从创意验证走向实际生产。
TokenDance 首发上线 GLM-5.2，内测一周后今日正式开放
今日，TokenDance 平台首发接入智谱最新旗舰模型 GLM-5.2 并面向外部用户开放。它是面向开发者与企业的大模型聚合平台，用户接入一个 API Key 就能调用多种主流大模型。此前团队已对 GLM-5.2 深度内测与适配。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
同一天，Cursor、ClaudeCode都把 Agent 的手脚伸进了你的内网
9月2、3日，Cursor和Claude Code分别发布功能，让AI Agent工具执行跑在用户网络而非云上，解决企业代码不出内网痛点。这标志AI编程工具进入to B基础设施之争，不过要关注安全信任问题。
TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。
Meta离职大牛千字「血书」，怒揭黑幕！内斗、抢功、末位裁员，全是毒瘤
Meta前研究员Blankevoort发2000字「血书」，控诉公司文化崩坏、末位淘汰如毒瘤、团队抢功无下限。他指出AI业务深陷泥潭，各部门内斗，合作缺失。Meta领导层重视此事，天价挖人能否带来改变存疑。
AI视频生成走向「演技生成」时代，生数科技Vidu全球发布Vidu Q2
9月25日，生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2，打破AI生成表情假、动作飘忽等问题，实现从“视频生成”到“演技生成”跨越，有AI演技生动、镜头语言丰富等亮点，已多端上线。