「深度确定性策略梯度」共找到 1633 篇相关文章
深度长文AI一键生成:实测字节扣子空间新功能
文章实测字节扣子空间新功能,它自比「深度长文写作加速器」。从多方面考验,发现其一键总结方便,写论文、分析社会议题、创作抒情内容等各有表现,适合内容创作,但故事创作表现欠佳。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述,由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变,记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架,介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
大模型化身苏格拉底:通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略,经实验验证该方法有效,使模型在多领域表现出色,重新定义大模型角色。
京东AI「结果」:深度应用已成当下,万亿生态瞄准未来
9月25日,“2025京东全球科技探索者大会”展示了京东AI的深度应用成果。京东发布全新JoyAI大模型及三大AI产品,展示其在多场景的应用,还升级多个平台,未来三年将投入带动万亿规模AI生态。
蒸馏效果起飞!DOPD破解「特权幻觉」,让在线策略蒸馏更有效
近期,新加坡国立大学等团队提出 DOPD 法解「特权幻觉」难题。该法依 token 情况动态蒸馏,实验表明其在 LLM、VLM 蒸馏效果好,鲁棒性强,训练稳定,为在线策略蒸馏提供新思路。
拒绝视频生成,深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5,放弃基于视频生成模型的路线,训练时联合学习动作与未来世界表征,推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线,具跨背景泛化能力,为世界模型提供新思路。
Nature Computational Science | 香港城市大学韦业等:复杂系统深度主动优化
本文通过集成深度神经网络和树探索能力,提出神经网络代理模型引导树探索的主动优化方法。该方法在超2000维数值优化问题中找到全局最优,在多领域表现优于现有方法,为小样本、高维优化难题提供通用技术。
BrowseComp等评测集第一,秘塔推出「深度研究」,已开启免费公开访问
世界变化快,AI领域新概念不断。秘塔在上线“浅度研究”五个月后,将其升级为“深度研究”。该模块最初由OpenAI推出,秘塔版可免费公开访问,准确率优,还让研究过程可见。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
多智能体自主规划模式性能提升:五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践,剖析自主规划架构挑战,如工具调用延迟等。提出五大优化策略,像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等,还介绍创意加速器AI绘画创作功能,为多智能体规划模式提供借鉴。