「强化学习框架」共找到 2849 篇相关文章
VeRL-Omni:面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架,覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性,支持多种硬件,团队还验证了不同训练方式,后续将扩展模型与算法支持。
全球首个多模态矢量动画生成框架,轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架,利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M,构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示,OmniLottie在多任务测试中优势明显。
DeepSeek大招曝光?梁文峰督战超级智能体:能自主学习,或年底发布
据彭博社爆料,DeepSeek正开发AI智能体,打造无需复杂指令、可自主学习与执行的下一代AI系统,年底发布。此前DeepSeek R1表现出色,曾推动开源发展,此次新动作彰显竞争决心。
效果、性能双突破,快手OneSug端到端生成式框架入选AAAI 2026
查询推荐是电商搜索关键功能,传统方法有局限。快手提出OneSug端到端生成式框架,统一多阶段,提升效果与效率,成果入选AAAI 2026,已在快手电商全量推广,显著提升多项指标。
当世界模型不止「视频」该如何评估?WorldLens提出实用化评估新框架
生成式世界模型在多领域进展显著,但评估存在局限。WorldBench 团队构建 WorldLens 评测框架,从五个维度评测开源世界模型,其评测 EvalKit 已公开,可暴露模型能力边界与失效模式。
统一框架下的具身多模态推理:自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具,现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构,以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力,实现范式转换。
ICML 2026 |让大模型边想边说:这篇文章把「何时开口」变成可学习策略
论文《When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning》针对推理模型的‘沉默税’问题,提出Side - by - Side(SxS)Interleaved Reasoning,将‘何时披露内容’变为可学习决策,经实验验证效果良好。
视频生成太慢?英伟达、谢赛宁等发布TMD框架,实现70倍加速
大规模视频扩散模型采样效率低,应用受限。英伟达联合谢赛宁等提出TMD框架,将大型视频扩散模型蒸馏为少步生成器。实验显示,TMD能实现超70倍加速,质量损失小,用户也更偏好其生成的视频。
POF | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等:一种基于伴随方法的物理信息神经网络预处理框架
物理信息神经网络(PINNs)在正问题中的病态是其应用于复杂工程问题的局限。该研究设计针对损失函数的预处理框架,通过降低PDE系统条件数缓解PINNs病态,还引入伴随方法解决网络参数梯度缺失问题。
Clawdbot国产芯片适配完成!清华特奖出手,开源框架直接一键部署
Clawdbot(现名OpenClaw)超火,不到一周GitHub达12万Star。但使用成本高,新开源的国产框架玄武CLI可让其在本地运行,适配国产芯片,还能降低成本,避免信息泄露。