「视觉强化学习」共找到 2041 篇相关文章
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
当AI遇到物理学 —— AAAI大会主题演讲（Daniel）
2026年AAAI大会上，物理学家Daniel Whiteson演讲探讨机器学习与基础物理。指出粒子物理用还原论解释宇宙，虽发现基础粒子，但仍有诸多未知。粒子对撞实验复杂，需机器学习辅助，深度学习已广泛应用，还能助力发现新粒子。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
对「学习」的一切认知都错了
曾被认为不可能的超大模型如今成功驱动ChatGPT等，改变了对学习的理解。彩票假说解释其成功：大网络有中奖子网，能提供更多找简单解的机会，调和了经验与经典理论。
Gemini负责人爆料！多模态统一token表示，视觉至关重要
Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi与谷歌AI Studio产品负责人探讨Gemini多模态技术，涉及设计理念、应用及发展方向。指出多模态对构建AGI重要，还介绍Gemini 2.5视频理解亮点与‘万物皆视觉’理念。
世界经济论坛：AI、机器学习专家，成增长最快职业
世界经济论坛《2025年全球未来就业报告》分析未来五年劳动力市场转型。AI成重塑核心，技术岗位增长，传统岗位衰退。各地区情况有别，报告给出政策与企业应对建议。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响？
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响，探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题，还通过MNIST实验，从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。
ICML 2026前瞻：投稿翻倍背后，机器学习正在换挡
第43届国际机器学习大会（ICML 2026）7月6 - 11日将在韩国首尔举行，主题为‘Machine Learning for the Real World’。今年投稿量翻倍，接收率26.6%，还做了两项制度调整。论文反映出LLM推理、AI安全、模型压缩等趋势，中国研究者表现亮眼。
2026！开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026 年刚开始，大模型领域研究者达成默契，arXiv 论文高频出现 Self-Distillation。传统强教师依赖范式难适配模型持续进化，Self-Distillation 成破局点。MIT 等机构发布三项研究成果，均用信息差实现模型自驱动升级。
破解「个性化学习」长尾难题，巧用神经坍缩理论 | ICML 2025
当前个性化学习方法基于数据高质量且类别平衡的假设，但现实教育数据呈不均衡分布。华东师范大学和浙江大学团队在ICML2025提出NCAL方法，将神经坍缩理论引入该领域，解决教育数据长尾分布问题。