「递归式自我改进」共找到 667 篇相关文章
强化学习也能预训练?效果可提升20倍,华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM,不依赖奖励信号,能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中,InFOM表现出色,在jaco任务上改进达20倍。
Claude 4如何思考?资深研究员回应:RLHF范式已过,RLVR已在编程/数学得到验证
Anthropic两位研究员在博客采访中透露Claude 4思考细节。提到可验证奖励强化学习RLVR在编程和数学领域获证明,探讨了RL扩展、模型自我意识等,还为大学生给出AI领域建议。
“最强编码模型”上线,Claude 核心工程师独家爆料:年底可全天候工作,DeepSeek不算前沿
Anthropic 开发者大会发布 Claude 4 ,含 Opus 4 和 Sonnet 4 型号,在基准测试表现出色。核心工程师预测年底软件工程智能体能力,谈 RL 及 DeepSeek,还提到模型自我意识、推理计算瓶颈等问题。
AI遭遇灵魂拷问!这道题所有模型集体翻车,网友:我也不会啊
图像推理现新难题,在Reddit引发热议,目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同,原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试,部分大模型能找准方向,人类面对该问题也会困惑。
功能全面的Agent!吸取了open-manus,langmanus众家之长
Cooragent是在langmanus基础上重大改进的Agent框架。文章介绍其本地部署、CLI工具使用、添加MCP服务等实战操作,还提及深度兼容Langchain工具链、支持MCP等特点,有两种工作模式。
刚刚,DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限,陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve,由LLMs驱动,可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估,减少幻觉,在多领域应用前景大,还与陶哲轩合作探索数学应用。
Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。
分享一些可以让AI使用更丝滑的小技巧
作者起初用AI不顺手,经研究摸索发现是指令有误。分享沟通技巧,如给身份、给参考风格、用“说人话”“举例子”,还可当头脑风暴搭子,强调清晰指令能助自我认知。
kimi K3超大杯升级背后的技术内幕
文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分,在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进;在注意力机制选择 MLA,与 KDA 混合缓解部分问题,还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。
Transformer上限触顶,Mobius能否引发下一代模型架构的革命?
自ChatGPT问世,Transformer上限备受关注。前OpenAI、Google负责人称其走到尽头。国内改进架构受算力限制。上海人工智能实验室的书生Mobius团队提出分离知识与推理的架构,有望解决商用等关键问题。