「自我奖励训练」共找到 2494 篇相关文章
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
月之亮剑：万亿参数，造就国内首个 Agentic Model？
月之暗面发布全球首个万亿参数且直接开源的 Agentic Model Kimi - K2，它将 AI 下半场与经验时代理论融合。在测评中表现出色，Kimi 还通过创新方法完成预训练和后训练，并将成果开源，给中国开发者更多自主权。
打破56年数学铁律！谷歌AlphaEvolve自我进化实现算法效率狂飙，堪比AlphaGo“神之一手”
谷歌DeepMind联合顶尖科学家打造「通用科学人工智能」AlphaEvolve，打破矩阵乘法领域56年效率基准，将4x4矩阵乘法标量乘法次数从49次降至48次，还在谷歌内部加速了运算、缩短训练时间。文中介绍其原理与技术。
腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果，Flash Attention作者点赞
腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数，却能和千亿级大模型竞争，获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’，依托高质量预训练和结构化后训练，多方面表现突出且已全面开源。
地瓜机器人携手虚时科技，补上具身智能的仿真数据“黑洞”｜甲子光年
5月12日，虚时科技与地瓜机器人联合开发的AnySceneGen平台发布，这是面向具身智能训练的仿真空间生成平台。具身智能训练需海量数据，传统仿真数据生产依赖人工，效率低。该平台以模型替代人工，重构生产方式，优势显著。
GUI智能体训练迎来新范式！半在线强化学习让7B模型媲美GPT-4o
浙江大学与通义实验室团队推出UI - S1，提出半在线强化学习训练范式。它融合离线与在线学习优势，用三项关键技术构建核心架构，新评测指标SOP更贴近真实表现，实验显示UI - S1 - 7B性能卓越，逼近GPT - 4o。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
奖励模型新革命！SWIFT不读文本读“心声”，打造又快又强又省钱的AI裁判
传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢，限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT，直接监听模型内部隐藏状态判断信心，效率、准确率等表现出色，为AI发展提供新范式。
英伟达推出下一代计算平台Rubin：可用45°C的热水进行冷却，训练速度提高3.5倍
英伟达黄仁勋在CES演讲，宣布进入自动驾驶领域、推出Alpamo模型与下一代计算平台Rubin。他指出计算行业正经历平台性转变，还介绍AI进展、应用架构，Rubin平台性能强且能效高。