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AI仅凭“自信”学会推理,浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现,强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor,大模型无需接触真实答案,仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据,用模型自身置信程度作内在奖励信号,在多任务表现良好。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1:利用强化学习,让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力,但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架,通过两阶段训练提升智能体能力,InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越,为GUI自动化工具开辟新道路。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等:面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架,用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构,克服传统方法局限,测试显示预测精度高、泛化能力好,为飞行器流场感知控制提供工具。
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。
给GRPO加上运筹外挂让7B模型比肩GPT-4!Li Auto团队发布多目标强化学习新框架 | ICASSP 2026
文本摘要质量评估需兼顾多维度,但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO,基于GRPO框架,让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4,且生成内容更简洁,成果被ICASSP 2026接收。
微软亚洲研究院机器学习组首席研究员刘炜清确认出席 AICon 深圳,分享由生成式基础模型驱动的金融市场仿真引擎
8月22 - 23日,首届AICon全球人工智能开发与应用大会深圳站将启。微软亚洲研究院刘炜清等专家将分享经验。刘炜清会介绍由生成式基础模型驱动的金融市场仿真引擎MarS,展示其在金融场景潜力。
当我问deepseek有什么延长周末的好方法
作者询问DeepSeek延长周末的方法,其给出工作日压缩、周末扩容、心理延展、进阶管理等策略,还介绍建立“时间折叠”意识,不少豆友分享实践感受。
科技赋能 未来已来 | 人形机器人训练中心探秘 @首钢园
文章探秘首钢园的人形机器人数据训练中心,提及机器人学习的情况,还列出了相关参考资料,展现科技赋能下人形机器人领域的发展。
一行代码,Claude成本直降85%!最强Opus做大脑,Sonnet疯狂搬砖
Anthropic深夜发布Claude「顾问策略」,让Opus 4.6当「顾问」,Sonnet/Haiku当「执行者」,实测性能翻倍、成本降85%。还带来Monitor工具更新,加上此前的Managed Agents等,构建完整Agent平台。
7.3K Star!港大开源神作,集问答、可视化、出题于一身的 AI 超级导师!
香港大学 HKUDS 开源的 DeepTutor 是爆火的个人学习助手,集文档问答、可视化讲解、智能出题、深度研究于一体,解决自学痛点,还给出了快速入手步骤。