「RL研究」共找到 2099 篇相关文章
大模型训练的不稳定性有望彻底解决,MIT新研究用谱正则化替代层归一化
MIT团队创造Lipschitz Transformer,用谱正则化替代层归一化,认为或解决训练不稳定根本原因。他们对比多种方法权衡,发现Muon + 奇异值裁剪推动权衡边界,且工作完全开源。
Listen Labs:把用户研究“黑灯流水线”化,AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立,2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力,可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付,分析竞争态势与优势,也指出未来待改进处。
图灵巨擘RL教父齐聚,机器人秀拳脚嗨翻全场!「悟界」首发引爆物理AGI
智源大会开幕,四位图灵奖得主等出席。会上,Bengio提出‘科学家AI’应对安全风险;Sutton称AI迈入‘体验时代’;Hausman讲构建物理智能。智源还发布‘悟界’系列大模型,含Emu3、Brainμ等,迈向物理AGI。
陶哲轩再爆:一个月三破18年未解难题!AlphaEvolve彻底改写数学研究规则
一项封尘18年的数学难题,在短短30天内被AlphaEvolve与人类联手三度突破,和差集指数θ从1.173050提升至1.173077,刷新加法组合学天花板,展示了AI与人类协作的新范式。
Energy | 西工大史子颉、高传强等:三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率,传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架,能高效高精度预示三维叶片动态失速,虽部分工况有偏差,但预测精度显著提升。
纯靠“脑补”图像,大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划(VPRL)新范式,纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练,准确率达80%,超文本推理至少40%,代码已开源。
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。
让VLM学会「心中有世界」:VAGEN用多轮RL把视觉智能变成「世界模型」推理机器
当前VLM智能体面对复杂视觉任务表现不佳,美国西北大学等机构联合研究成果VAGEN,提出创新强化学习框架,奖励正确思考过程,让VLM在行动前构建内部世界模型,效果超多款闭源大模型。
Agentic Web:AI Agents如何重塑下一代互联网,一个到处是待研究与落地的方向
论文《Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents》描绘颠覆性未来,AI 智能体成“数字代理人”,互联网将从“连接信息”向“执行行动”转变。论文给出构建下一代智能互联网路线图,剖析挑战、展示场景并预警风险。
字节开源终身记忆多模态智能体,长时记忆+RL,实测超Gemini‑GPT4o!
字节开源全球首个带终身记忆更新的全多模态智能体M3 - Agent,给其装上‘长期记忆’大脑。它构建实体记忆图谱解决现有Agent问题,架构含两个流程,代码实现有特色,跑分数据出色。