「真机强化学习」共找到 1838 篇相关文章
机器人高层指挥低层做,“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架,首创“坐标系转移接口”,有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口,提升机器人操作灵活性与泛化性,论文被ICML2025收录。
AGI真方向?谷歌证明:智能体在自研世界模型,世界模型is all You Need
谷歌DeepMind研究人员表明,通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型,还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域,对AI发展和安全意义重大。
震撼全网,AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真!开发者用代码证实
开发者用Claude写代码证实谷歌DeepMind的AlphaEvolve求解矩阵乘法的突破为真,它将4×4复数矩阵计算次数从49次减到48次。小哥测试代码各项指标与论文报告一致,还上传到GitHub。
Kubernetes v1.36 发布:安全默认配置强化,AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本,代号Haru,含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习负载及API扩展性。安全功能多达GA,AI负载适配需求,还引入新功能,同时移除部分旧功能,Ingress NGINX正式退役。
Kubernetes v1.36 发布:安全默认配置强化,AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本,代号Haru,含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习工作负载及API可扩展性。如用户命名空间等安全功能达GA,AI方面适配工作负载需求,还引入新功能,同时移除部分旧功能。
最新推荐系统论文PDF列表-及「深度学习推荐系统2.0」所有参考文献
这是「王喆的机器学习笔记」资源帖,应读者建议更新推荐系统论文repo。收录在推荐系统发展史上有重要作用及业界最新进展的论文,还列出具体目录,方便扩展阅读。
Nature科学报告:对AI的焦虑,理科偏接受学习,文科偏批判回避
青海大学等团队在《Nature》科学报告发文,调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架,整合三种AI焦虑,发现不同焦虑对技术接受影响不同,学科和自我效能也会调节转化路径。
智源悟界·RoboBrain Orca:多模态表征世界模型
智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告,探索让模型学习世界表征,从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习,经实验验证有效,虽处早期阶段,但提出值得扩展的方向。
高中辍学,22岁入职OpenAI成为「研究科学家」,他是怎么做到的?
文章讲述22岁高中辍学的Gabriel Petersson入职OpenAI成为研究科学家的故事。对比传统学习路径,介绍他自顶向下的学习法,分析其可行原因、适用场景,还给出行动建议,指出学位价值在改变。
机器人看视频学操作!伯克利首次打通互联网视频到灵巧手真机部署链路
UC Berkeley团队提出端到端流程,跑通从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹链路。解决了单目RGB视频手-物交互重建、带噪声参考轨迹动作重定向及遥操作规模化难题。还给出数据筛选要点。