「运行时强化学习」共找到 2023 篇相关文章
谷歌让机器人「长脑子」了！首发离线具身VLA模型，断网精准操控
谷歌首发具身智离线模型Gemini Robotics On-Device，实现VLA多模态大模型在具身机器人本地离线运行，无网络也能稳定运行。谷歌还开源了SDK，具身智能迈向实用化新阶段。
MoltBot（Clawdbot）之父的20条AI哲学
MoltBot（Clawdbot）爆火，其开发者分享20条AI哲学，涵盖心态、学习、闭环验证等方面，指出AI改变编程体验，强调系统性思维、prompt技能等重要性，还提及对未来程序员的影响。
谷歌发布首个AI+教育RCT实验，传统教材要凉？
谷歌论文提出Learn Your Way AI增强型教科书系统，有两阶段AI生成框架，构建完整学习体验。经专家评审和RCT证明，使用该系统的学生学习效果和体验更好，还介绍了其可用场景。
谷歌突袭发布AI应用，无需Wi-Fi、手机就能跑大模型！网友实测两极分化
谷歌推出 Google AI Edge Gallery 应用，可让用户在 Android 设备离线运行 AI 模型。它有响应快、隐私性好等优点，但网友实测评价不一，还有人认为它落后于苹果 CoreML。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。
全球首个，连续时间具身世界模型！任意帧率自由生成
来自清华AIR与UC Berkeley BAIR的团队提出全球首个连续时间具身世界模型ODEWorld。它学习世界在每个时刻的变化方向与速度，能任意帧率自由生成，统一了离散模型分散的生成能力。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
刚刚，李飞飞主讲的斯坦福经典CV课「2025 CS231n」免费可看了
斯坦福大学经典CV课程《CS231n：深度学习与计算机视觉》（2025春季）正式上线，学生能学习实现和训练神经网络。课程由李飞飞等四人主讲，全部18个视频可在Youtube免费看。
端侧跑大模型，现在也太简单了
作者Vicki Boykis分享本地运行AI模型体验，指出如今本地模型性能提升大，像GPT - OSS、Gemma 4系列表现出色。还介绍运行本地智能体流程的设置，虽有问题，但优势多，生态值得投资。
一手奶瓶一手键盘！新手宝妈产假氛围编程，自研实用家庭App
新加坡宝妈Laura Zaccaria产假自研家庭餐食规划App。她无编程背景，靠Cursor等工具学习。AI迭代快，她意识到要跟上，产假成自我进化契机，提醒大家学习才能不被时代抛下。