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自搜索强化学习SSRL:Agentic RL的Sim2Real时刻

本文由多机构联合完成,引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge,降低幻觉。还探索Sim2Real效性,验证SSRL训练模型在真实场景泛化性,且所训练数据等已开源。

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西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速

扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。

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从「会说」迈向「会做」,LLM下半场:Agentic强化学习范式综述

过去LLM训练多依赖PBRFT范式,但局限明显。2025年初起,Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向,覆盖500+研究,构建理论框架,讨论未来挑战,助LLM从「会说」迈向「会做」。

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一个只70行的文件,凭什么拿下GitHub 10万星?

GitHub上‘andrej - karpathy - skills’项目爆火,核心是不到70行的CLAUDE.md文件,给出AI编程助手行为准则。其火的原因解决痛点、名人背书等,价值在于证明‘上下文工程’重要。

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北大、蚂蚁三个维度解构高效隐私保护机器学习:前沿进展+发展方向

北大李萌课题组与蚂蚁集团研究者共同完成综述,从协议、模型和系统三个维度梳理隐私保护机器学习(PPML)领域,指出当前痛点,给出优化策略,还提出跨层级协同优化方向。

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直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?

论文提出 SwS 框架,针对强化学习场景,利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展,在多个基准测试集和模型上验证效,性能提升显著。

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ESLint v10 发布,但开发者已经在考虑换 Biome 了

广泛使用的代码检查工具 ESLint 发布 v10 版本,完成架构调整,移除旧版配置系统,改进查找配置文件方式等。但生态兼容性问题,迁移成本高,部分开发者考虑换用 Biome 等替代工具。

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Vibe Coding 产品最大的错觉,是以为自己真的护城河

Base44创始人Maor Shlomo认为Vibe Coding工具易被复制,技术护城河难寻。他指出真正的护城河是“垂直整合”,构建全栈平台很关键。还谈到市场竞争、软件发展趋势、公司策略等多方面内容。

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用最简单的大模型技术打造一个迁云专家多难?

文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限,介绍“LX0.1”AI专家助手构建,还提及分层评测、人机协同等优化,最后展望AI在云迁移的未来方向。

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用多模态LLM超越YOLOv3!强化学习突破多模态感知极限|开源

华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1,该模型用强化学习优化视觉感知,目前论文和代码均已开源,其在视觉任务上表现出色,为后续研究提供强大baseline。

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