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8块钱跑通一次强化学习全流程,潞晨云重塑微调赛道:1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场,后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线,它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台,为强化学习提供低成本解法,在易用性和成本上有优势。
斯坦福&英伟达提出新范式:推翻Scale Law,在“推理”阶段自我进化,超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式,允许模型在测试时继续训练,针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件,实验在多领域碾压人类专家与同行,但在部分领域落地有局限且计算成本高。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等:如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法,前者解决部分观测模型泛化性,后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用,实验验证了算法有效性。
具身进化·无界未来:这场论坛引领具身智能模型革命新浪潮
5月29日,2025张江具身智能开发者大会相关论坛举行,汇聚专家探讨热点话题。张江集团推动产业发展,多位嘉宾分享成果与思考,圆桌对话也各抒观点,为具身智能发展描绘蓝图。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA!华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器(SEFE)和交错局部视觉耦合(ILVC)模块,构建多模态大模型LIRA,解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题,在分割和理解任务上达SOTA。
告别「利用率崩溃」:GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法,在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中,缓解了策略滞后痛点,改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
支付宝 AI 出行助手高效研发指南:4 人团队的架构迁移与提效实战
本文介绍支付宝AI出行助手研发历程,其集成多种出行功能,基于xUI + KMP框架搭建。分享研发实践、挑战与策略,如迁移基础能力、卡片生态,适配标准框架,还提及KMP应用及数据度量体系,取得业务和研发效能成果。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局:首提多模态 Scaling 范式,AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”,它能模拟复杂动态物理世界,揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学,在多方面有提升,为世界模型领域提供进化路线。
Anthropic冲塔ASI自进化,要做全球操作系统!Claude OS一刀砍向6.4万亿帝国
Anthropic野心勃勃,开启ASI自进化,目标打造全宇宙最强AI操作系统Claude OS,欲抢夺苹果微软6.4万亿市值。Claude可控制电脑,多项功能上新,还推出自动模式,且营收增长快、客户结构优化,离ASI越来越近。
阿里通义的视觉RAG革命!VRAG-RL:基于强化学习的视觉感知RAG框架,性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL,融合视觉感知、多模态推理与强化学习,已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题,通过创新机制提升性能,在多数据集表现出色,还将向更拟人化和低幻觉方向发展。