「生成式强化学习」共找到 3479 篇相关文章
智谱联合清华开源多图参考视频生成模型，带来主体一致性新高度
合肥工业大学、清华大学和智谱开源多主体参考视频生成模型Kaleido。它用全新数据构建法和精巧架构，解决主角与背景混淆难题，实验显示其在多维度表现优异，超越现有开源模型。
模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
AI 会生成 PPT 之后，Runtime 决定了它能做多好
作者回顾PPT Agent发展，指出存在Agent理解操作文档及AI生成PPT表达单一的问题。提出Artifact Runtime概念，它让PPT可被持续操作，还能接管重复决策，但不能替代专业判断。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
狂肝一周，测评十余款 PPT AI 生成产品的真实反馈
评估 Agent 产品能力复杂，以 PPT 生成为例，有 Agent 和模板化两种流派。作者选前者投票测评、后者全方位测试。给出方案，还推荐不同需求适用产品，附总榜单和细致体验描述。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
谷歌北大联手学术版Banana爆火，论文图表100%精确生成
谷歌与北大联手推出学术版PaperBanana，能100%精确生成论文图表，美观度和逻辑清晰度超原版。它由5个智能体分工协作，经实验在各维度超越传统基线方法，已在GitHub获上千star。
AI游戏生成迎来「机制觉醒」：可自我进化的玩法设计师
文章指出当前大模型生成游戏存在玩法创新不足、评分虚高等问题。CreativeGame技术关注此问题，通过先写设计文档、激发创意、设计记忆架构等方式，让AI围绕机制持续迭代，探索可解释、可追踪、可迭代的创作范式。
OpenMAIC：一键生成互动课堂，视频+PPT全都有，还可以编辑
清华开源项目OpenMAIC是多智能体互动课堂，上传文档或描述主题，几分钟就能生成虚拟课堂，AI教授讲课、同学讨论，还有白板功能。底层用LangGraph编排，支持主流模型，有OpenClaw集成，架构完整。
我用一张照片，生成了一个能走进去的世界
斯坦福李飞飞创办的World Labs发布新产品Marble，用一句话或一张照片就能生成3D游戏世界，用户可自由探索。它能降低3D建模门槛，提高影视游戏行业工作效率，潜力大但前景或取决于Token成本。