「环境Scaling」共找到 668 篇相关文章
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
全球首个！10万小时人类数据全开源，Hugging Face罕见站台
上周Dyna Robotics公司用超100万小时人类第一视角视频训练DYNA - 2模型，发现物理AI有Scaling Law。8月20日光轮智能宣布10万小时全模态人类行为数据EgoSuite - Open100K开源，与Hugging Face联合发布。
突发！OpenAI停止强化学习训练两周
OpenAI发文称暂停最新模型强化学习训练两周，加固研究环境、进行红队测试等。部分低风险训练已恢复，最大规模前沿模型训练仍暂停。此举源于Hugging Face安全事故及Astra模型潜在风险。
Agent 形态一天一个样，Infra 到底该为谁而建？
过去一年，Agent 应用形态多变，但进入稳定生产环境的项目有限。清程极智师天麾认为，Agent Infra 重要性待显，当前应提高 Token 生产交付效率。还探讨了 Agent 发展问题、Token 相关指标及收费模式等。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
拆解 Anthropic：最好的 AI 公司，可能也都是一种组织发明
过去一年，Anthropic 是 AI 行业最值得研究的公司，创造了最快爆发性增长，估值反超 OpenAI。文章从战略判断和组织文化两方面拆解其成功原因，分析与 OpenAI 的差异，还指出 AI 竞争中组织文化的重要性。
Generalist之后，罗剑岚团队推出LWD，也要变革具身智能训练范式
智元机器人与上海创智学院联合发布全新具身智能训练范式 LWD，可让机器人在真实世界部署中持续自主改进。它打破传统 AI 静态模式，构建数据飞轮，在四大维度创新，经测试表现出色，或成具身智能转折点。
Altman 投的 Agent 终端 Warp 开源了，15小时Star 数飙到3.5万！开源是延长软件寿命的最佳方式
由 Sam Altman 支持的现代终端 Warp 正式在 GitHub 开源，OpenAI 成新代码库创始赞助商。Warp 团队认为传统开发模式遇瓶颈，开源可汇集全球创意，还在功能上开放，引发社区热议。
智能体的尽头是Harness基建！上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑，指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境（Harness）如何重塑概率生成，介绍各模块特点及前沿趋势。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。