过程奖励」共找到 538 篇相关文章

开源动态7

Agent与工具交互平台级探索,只用接入一个MCP服务就能调用6000+工具

在模型性能趋同背景下,知识库、工具成AI应用差异壁垒。MCP规范Agent与工具交互,但在实际生产中有挑战。ACI.dev项目维护者Aipotheosis Labs探索简化Agent与外部工具集成等过程,对企业级应用有示范意义。

AI工程化
开源动态8

AutoDev CLI:打造 AI 生成的 AI Agent 质量保障与验证架构

文章介绍AutoDev CLI,它基于AutoDev MPP架构构建,旨在解决上一代AutoDev智能体测试难题。阐述其起步、迭代、演进、集成过程,实现从AI生成代码到验证、生成测试系统的转变,带来可验证、可演化、可移植的优势。

phodal
算法论文7

Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】

近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。

AINLPer
开源动态8

更高智商更快思考!蚂蚁开源最新万亿语言模型,多项复杂推理SOTA

蚂蚁正式发布拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T,超越多个开源和闭源模型,在多项复杂推理基准中取得SOTA表现。它推理和代码能力强,研发采用‘中训练+后训练’,还提出新奖励机制和LPO方法。

量子位
产品应用8

Thinking Machines发布首个产品Tinker :大模型后训练彻底变天

OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调大模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。

AI寒武纪
产品应用8

OneSearch,揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技

本文介绍快手提出的电商搜索端到端生成式框架 OneSearch。它有三大创新,包括 KHQE 模块、用户行为序列注入策略、偏好感知奖励系统。实验显示它在多方面提升显著,已部署于快手电商搜索场景。

机器之心
新闻资讯7

DeepSeek-R2为什么还没发?

全网期待的DeepSeek - R2再次被曝推迟。The Information称因CEO不满其表现,且可能因缺英伟达H20芯片致研发慢。回顾其“难产”过程,网友看法不一,有人认为延迟值得,有人推测要等V4。

量子位
产品应用7

从零开始,教你用Codex搓出属于你自己的第一个硬件。

作者分享用Codex开发久坐提醒猫爪硬件的过程。先与Codex聊需求、写代码,再按其提供的清单买硬件,连线、烧录也靠它指导,还可让它调试动作、操控3D打印,体现AI时代硬件开发的便捷。

数字生命卡兹克
算法论文8

ACL 2026|打破推理同质化!阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索

阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO,改进rollout策略,在关键节点生成更具区分度的推理轨迹,结合信息瓶颈自奖励机制,在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。

机器之心
推荐文章8

/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。

phodal