「统一表示学习」共找到 2079 篇相关文章

开源动态7

AI 智能体界的 npm 来了!Vercel 推出 Skills.sh,欲统一智能体指令集

Vercel 发布开源项目 Skills.sh,为 AI 智能体打造“标准动作库”,让其通过命令行执行可复用操作。它是开放生态,开发者能定义、分享指令。项目获广泛关注,社区认为其实用性强。

InfoQ
开源动态8

全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品

蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0,押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA,全面升级效果、数据和方法,还将考虑多方向发展。

量子位
算法论文8

ICLR 2026 | LongHorizonUI:让 GUI 智能体不再"半途而废"——面向长链路任务的统一鲁棒自动化框架

近年来,基于多模态大语言模型的GUI智能体在自动化操作上虽有进展,但任务步数超10 - 15步时成功率断崖下跌。研究人员提出LongHorizonUI框架,构建LongGUIBench评测基准,推动GUI自动化在复杂场景落地。

机器之心
开源动态8

「上下文学习」之后,腾讯混元第二篇公开研究:精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token

腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc,可将全局梯度突刺定位到具体异常 token,降低 RLVR 训练观测与分析门槛,助力解决训练不稳定问题,让模型调优更科学。

机器之心
开源动态8

社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”:Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式

大模型在企业落地时存在“过度反思”问题,浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO,前者奖励“思考过程”,后者优化训练框架,实现推理效率提升,适用于企业场景。

Hugging Face
算法论文8

极简主义的胜利:清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录

清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构,仅用单阶段训练和固定超参数,在1.5B模型上刷新性能纪录,计算量仅为复杂方法50%,挑战了复杂技术堆叠现状。

AIGC开放社区
算法论文8

陈丹琦新作:大模型强化学习的第三条路,8B小模型超越GPT-4o

陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法,支持在基础模型上直接使用,节省后训练成本。它让模型生成CoT,用奖励模型评价输出,使小模型超越大模型,推理更像人类。

量子位
开源动态7

详解Github 35K+项目:打通200+数据源,构建企业级AI的数据统一入口,支持MCP【下篇】

本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎,阐述知识库与混合检索应用,如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等;还提及RAG与数据智能体,包括构建RAG管道和配置Data Agent;最后给出应用建议,称其适合复杂企业环境。

AI大模型应用实践
产品应用8

刚刚,奥特曼放出ChatGPT「统一智能体」!惊呼真AGI,最卷打工人来了

奥特曼带队直播发布ChatGPT agent,它融合三大技术优势,可自主工作,还能上网直出PPT、Excel。在多项测试中刷新SOTA,2025年将成全新AI杠杆,解锁「超级个体」模式。

新智元
开源动态8

突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。

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