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10%训练数据超越100%表现,机器人学习领域迎来重要突破

密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架,能从人类视频提取语义动作流,提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中,用 10% 训练数据超越 100% 数据方法,有技术优势也存在局限。

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DeepMind 颠覆机器人学习范式:让机器像人一样 “自由成长”

谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发,提出面向机器人学的两阶段后训练方法,含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化,但研究也存在标注成本高等局限。

AI科技评论
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阿里Qwen 3.7 Max:35小时自主编程,Claude跟不上了?

阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max,在优化平头哥芯片推理内核任务中,35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色,编程、推理、办公自动化全面开花,但闭源且实验室场景与现实有差距。

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清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能体

在大模型智能体时代,智能体强化学习训练通用智能体很关键。ASearcher 是相关项目,AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员,以多轮搜索智能体为例,教用最少代码实现训练。

机器之心
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自搜索强化学习SSRL:Agentic RL的Sim2Real时刻

本文由多机构联合完成,引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge,降低幻觉。还探索Sim2Real有效性,验证SSRL训练模型在真实场景泛化性,且所有训练数据等已开源。

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告别碎片化日志:一套方案采集所有主流 AI 编程工具

在AI编程工具普及的当下,有效采集和分析AI代码生成数据成重要课题。该文介绍一套基于MCP架构的多AI工具代码采集方案,支持多种工具和操作系统,有轻量化、用户无感等特点,已和Aone合作。

阿里云开发者
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西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速

扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。

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刚刚,OpenAI 发布 GPT‑5-Codex 新模型,专为编程而生

OpenAI 发布专为 Agent 编程优化的 GPT-5-Codex 新模型,在动态思考、性能、代码审查等方面表现出色。同时,Codex 平台大升级,集成 GitHub,保障安全隐私,还公布了定价与可用性。

AGI Hunt
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北大、蚂蚁三个维度解构高效隐私保护机器学习:前沿进展+发展方向

北大李萌课题组与蚂蚁集团研究者共同完成综述,从协议、模型和系统三个维度梳理隐私保护机器学习(PPML)领域,指出当前痛点,给出优化策略,还提出跨层级协同优化方向。

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直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?

论文提出 SwS 框架,针对强化学习场景,利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展,在多个基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。

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