「带可验证奖励的强化学习」共找到 1547 篇相关文章
开源「活人感写作.skill」,只为帮你写出没有AI味的文字。
作者开源活人感写作.skill,旨在帮大家写出无AI味文字。它适配多种模型和产品,鼓励用真实经历创作,除了去除辞章端AI口癖,还会激发思想、验证事实,让大家保留自我。
CUTLASS 笔记 (2):混合精度 GEMM kernel
文章介绍实现支持不同精度的 GEMM 算子,解析精度转换技术细节,还介绍根据 PTX 文档实现自定义 FP8 精度的 GEMM kernel,包括揭开 MMA Atom 面纱、分析 TV 与 MN Layout 等,最后完成精度验证。
腾讯开源智能体构建框架
腾讯开源智能体构建框架 Youtu-Agent,灵活高性能,验证性能出色,开源友好成本低。有自动智能体生成等亮点,适用于不同用户群体,涵盖研究、开发等场景,还介绍核心概念,附项目地址。
Agent 看板门禁:构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例,阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束,强调 Gate First 理念,即先确认可验证状态再推进协作,还提及运行时边界等重要概念。
腾讯调整大模型组织架构:姚顺雨加盟,向总裁刘炽平汇报
腾讯宣布大模型组织架构调整,姚顺雨加盟。他是大模型Agent方向青年研究者,将任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家等职。腾讯强化研发体系,混元大模型成果多,AI产品有竞争力,内部推进AI变革。
人形机器人控制新突破!敏捷稳定两不误,一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞|港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架,首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略,解决数据限制和优化目标冲突问题。
告别随机性:Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性?
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性,而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略,实验验证有效,还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
Agent学会自己「长」Skill了!从失败里长出经验,比人类写的更好用|ICML 2026
ICML 2026接收论文提出EvolveR,让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”,经闭环生命周期形成“认知Skill”,维护经验库,用强化学习让其学会“使用经验”,在多跳问答表现优。
开源屠刀!400美元炼成「代码副脑」,硅谷天价模型成废铁
AI2开源Open Coding Agents,以最低数百美元算力成本,能训练贴合私有代码库的专属编程智能体。SERA-32B表现惊艳,其软验证生成技术降低成本,新代码易部署且兼容Claude Code。
冗长响应缩减80%,DeepSeek GRPO获得颠覆性改进,微软GFPO问世
微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO,能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO,可同时优化多响应属性,团队还提出自适应难度变体,实验显示 GFPO 在多方面表现出色。