「Skill-Entropy RL」共找到 604 篇相关文章
33.5k星星爆火！这个开源插件让AI不再写屎山，token自然就省下来了
Ponytail是开源插件，将资深工程师工程直觉整理成skill规则，供Claude Code等AI coding agent加载。它让AI开发更克制，减少代码量、成本，提升速度，核心是强制AI做复杂度判断。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
赛博鸡生蛋，7小时用Claude Vibe Coding一个Mini-Claude
本文是小白向文章，用Vibe Coding方式参考Claude实现精简版Mini-Claude。介绍开发流程，含打通LLM API调用、完成tool use调用等步骤，还提及后续待做事项及对AI开发的思考。
Codex正在重塑传统推理框架开发流程
作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。
只要1分钟！电脑装满血龙虾，现在跟下载APP似的
智谱推出电脑端应用AutoClaw（澳龙），从安装到使用仅需1分钟，无需配置。它可切换多种模型，预置50多个Skills。能一键接入飞书，玩法多样，还降低了OpenClaw使用门槛。
拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！
目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
刚刚，Anthropic 发布 Claude for Life Sciences，目标生物科研全流程
Anthropic推出Claude for Life Sciences，全方位布局生命科学领域。它配备Skills功能，生物学测试表现提升，能解读图像、分析数据。还深度整合科研生态，应用场景广，获众多药企、学术机构青睐，还有AI for Science计划。
出价算法新SOTA——快手首提生成式强化学习出价
文章介绍快手新提出的生成式强化学习出价模型GAVE，回顾出价算法发展历程。GAVE结合生成式与强化学习优势，有Score-based RTG等创新，经竞赛、实验验证效果佳，为出价技术带来新方向。
强化学习也遇到了“天花板”？Andrej Karpathy构建了一个新算法
大神Karpathy肯定强化学习（RL）价值，指出其比监督微调更具扩展性，但存在渐进式学习低效、背离人类学习机制的局限。他提出“第二天性”新范式算法，还面临泛化等挑战。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。