「经验学习」共找到 1804 篇相关文章
大模型是「躲在洞穴里」观察世界？ 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出，当前大语言模型（LLM）只是对人类大脑和思维的间接「扫描」，如同被困洞穴看人类智慧「投影」，无法代替真正思维。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
Karpathy的编程经验Skills，开源了，Star涨疯了。
周末，Karpathy大佬的编程经验开源skills项目火了，它把其吐槽大模型写代码的问题编译成大模型可理解的约束。安装简单，还列举了一些规则示例。如今行业把人的经验编译成Agent可执行格式，开源范式改变。
/phodal-writer：如何把十年写作经验整理成一个 Skill
作者Phodal分享将十年写作经验整理成写作Skill的过程。指出用AI写作输出不稳定，问题在于未将写作决策工程化。经样本整理、模式提取、规则改写等步骤，形成可复用的写作系统，强调其可放大经验可迁移性。
烧钱换能力，老员工经验作废！一线Agent厂商、用户经验亲述：抛弃技术驱动，巨额投入如何不打水漂？
InfoQ 对话来也科技 CEO 汪冠春、英科医疗 CTO 陈坤，从产品提供商和应用方角度，讲述 Agent 产品理念与应用策略。探讨定位、转型、挑战等，还提及成本、未来设想与出海经验。
性能暴涨50%！谷歌、微软、OPPO 联手开源Agent “经验炼金术”
谷歌DeepMind、微软研究院、OPPO等机构开源`AGENT KB`项目，提出并实现“AI经验库”概念。它有“师徒模式”工作流，设计了从“原始日志”到“结构化经验”的构建流程，应用时分层调用知识，能让Agent性能飙升。
ChatGPT大更新推出学习模式！“一夜之间1000个套壳应用又死了”
ChatGPT大更新，推出学习模式，像老师般引导思考，对多类用户开放。它由OpenAI与多方合作打造，结合学习科学成果。目前用提示词实现，未来会训练进模型，还将多方面改进，或重塑教育模式。
当AI让答案唾手可得，学而思想把学习过程找回来
AI让答案不再稀缺，学生面临新挑战。7月3日学而思发布2026旗舰新品，提出学习机应陪孩子理解、练习、进步，将诊断、学习等环节连成路径，强调不替孩子学，保护学习过程。