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AI仅凭“自信”学会推理,浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现,强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor,大模型无需接触真实答案,仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据,用模型自身置信程度作内在奖励信号,在多任务表现良好。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1:利用强化学习,让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力,但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架,通过两阶段训练提升智能体能力,InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越,为GUI自动化工具开辟新道路。
企鹅终于跟进了:OpenClaw 接入企微,一个企微群,我管住了 Win、Mac、手机,还能@不同AI 专家
微信不开放,企业微信却允许 OpenClaw 接入。其接入简单,还具特色机制与主动性通知。文中介绍了 OpenClaw + 企微等玩法,如多 Bot 群聊、跨设备控制等,最后给出企微接入 OpenClaw 保姆教程。
引爆千亿市场!杭州AI再出王炸:刷新自研天花板,“三甲专家大脑”装进14亿人口袋
在2026智诊科技AI发布会上,智诊科技完成蜕变。其发布的Wise MemOS 2.0打破传统局限,WiseDiag V2有深度多模态联合分析能力,WiseResearch让AI告别幻觉,“好伴AI”下放技术,服务大众。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等:面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架,用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构,克服传统方法局限,测试显示预测精度高、泛化能力好,为飞行器流场感知控制提供工具。
RSS 2025|物理驱动的世界模型PIN-WM:直接从视觉观测估计物理属性,可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM,能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能,经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
EAAI | 西工大夏明坤,张伟伟等:分层无量纲学习:一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中,高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法(Hi - π),通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合,在多个算例中表现良好,为参数降维与知识发现提供新思路。
给GRPO加上运筹外挂让7B模型比肩GPT-4!Li Auto团队发布多目标强化学习新框架 | ICASSP 2026
文本摘要质量评估需兼顾多维度,但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO,基于GRPO框架,让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4,且生成内容更简洁,成果被ICASSP 2026接收。
从算法天才到机器人造梦者,原力灵机范浩强详解具身智能进化论:模型解锁场景,场景定义硬件
AI 前线深度访谈原力灵机范浩强,探讨其创业选择、具身智能技术演进与产业趋势。他认为机器人是 AI 绕不过的点,2025 年硬件与算法拼图开始对齐,原力灵机强调算法先行,还分享了保证算法演进的路线。
GPT-4o-Image仅完成28.9%任务!上海AI实验室等发布图像编辑新基准,360道人类专家严选难题
上海人工智能实验室等团队针对图像编辑AI提出问题,推出RISE任务及配套评测基准RISEBench。测试九个视觉编辑模型,结果显示当前模型完成复杂指令能力欠缺,闭源与开源差距大。