学习迭代」共找到 1883 篇相关文章

算法论文7

BesiegeField:LLM能否学会设计机器?

香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField,探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角,测试LLM,提出多智能体设计流程等,发现LLM有挑战但并非不可实现,如Gemini 2.5 Pro表现不错。

带你学AI
产品应用7

AutoGLM 2.0 深度解析:云端智能体的技术跃进与现实挑战

2025 年 GUI Agent 赛道升温,多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径,其由国产模型驱动,具多能力,在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破,也面临一些挑战。

特工宇宙
产品应用8

Claude Code 史诗级更新!AI 编程进入“反向教学”模式,写到一半会停下考你:这行码你来写

Claude Code和Claude App推出学习模式,Claude Code支持用`/output-style`定制沟通风格,有Default、Explanatory、Learning三种内置风格,还能自定义,Claude App的Learning风格也全面开放。

AI寒武纪
新闻资讯7

Claude1.7万字系统提示词全网刷屏!Karpathy锐评:LLM训练缺乏关键范式

Claude近1.7万字系统提示词在GitHub泄露,网友称是提示技术的金矿。大神卡帕西提出系统提示学习新范式,模拟人类经验积累,让LLM有‘记忆’功能,引发网友激烈讨论。

量子位
新闻资讯8

汪军对话 Rich Sutton:大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力

在RL China 2025开幕式上,汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励,分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习,智能原则含梯度下降等,建议将目标解读为“奖励”。

AI科技评论
推荐文章8

Pokee.ai 朱哲清:用 RL 搭建智能体的「骨骼与神经」| AI 产品十人谈

《AI 产品十人谈》对话 Pokee.ai 朱哲清,探讨强化学习与 Agent。朱哲清是强化学习信徒,曾带领 Meta 团队突围。他认为单靠预测难完成复杂任务,强化学习是超人类智能的关键,介绍了 Pokee.ai 产品优势及对通用 Agent 的看法。

AI科技评论
开源动态8

陶哲轩重写20年本科经典教材!Lean编程数学证明,GitHub已放出

陶哲轩迷上形式化数学证明,开设YouTube账号分享用Lean形式化证明的视频,还发布开源项目,将经典教材《Analysis I》定义、定理和习题「翻译」成Lean码,项目可作学习资料,部分内容已完成翻译。

新智元
产品应用7

秘塔 AI,悄咪咪上线「今天学点啥」App

作者受手机厂商将AI功能做成NFC卡片启发,提出把知识载体变成Agent的想法。秘塔AI观点与其不谋而合,还将「今天学点啥」做成独立App,可个性化学习,体验超预期。

特工宇宙
新闻资讯8

北大校友、华人学者金驰新身份——普林斯顿大学终身副教授

华人学者金驰宣布在普林斯顿晋升为终身副教授,任命2026年1月16日生效。他在机器学习理论领域贡献大,为LLM崛起提供数学基石,解决非凸优化和强化学习样本效率等问题。

机器之心
算法论文8

西交大 x A*STAR 论文:让 AI 学会「保持一致」,多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026

西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》,将一致性问题转为“跨图比较”学习问题,结合强化学习实现能力闭环,提升多图生成一致性。

AI科技评论