「课程采样强化学习」共找到 780 篇相关文章
Agentic Enterprise:生成式软件重新定义企业形态|AGIX PM Notes
文章指出软件正从静态代码集合变为“Living Software”,企业是其理想训练环境。还提及市场资金流向、多起企业投资合作事件,如英伟达投资英特尔、OpenAI租服务器等,最后介绍了ETF流动性相关知识。
推理能力再突破!蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式,可信度同步增加
尽管LLM能力提升,但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher,创新推理范式,构建细粒度奖励,结合奖励训练,实验效果佳。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent,像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent,能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示,M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。
迈向可信AI:LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用,其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点,结合RAG、SFT、强化学习等技术,提出多维度优化方案,为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
WRC 观察丨VLA 叙事能带来融资,但不能带来收入
本文聚焦2025年WRC展会,揭示具身智能行业现状。厂商展品增多强化‘量产元年’信号,但销售焦虑弥漫,包括销售人员扩招、渠道搭建难等。还分析不同类型机器人销售情况、应用场景及市场前景。
Kimi K2技术报告正式发布:“保姆级”深度解析,一文读懂万亿参数智能体的所有秘密
Kimi K2技术报告发布,Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进,有预训练、架构设计等多方面创新,为智能体领域提供可行路径。
碾压DeepSeek V3!开源AI Agent专属模型,1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2,这是混合专家模型,总参数1万亿。它针对AI Agent优化,工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型,训练流程还有独特技术创新。
刚刚,NLP先驱、斯坦福教授Manning学术休假,加盟风投公司任合伙人
NLP领域先驱、斯坦福教授克里斯托弗・曼宁从斯坦福休假,加入AIX Ventures任普通合伙人。他是将深度学习用于NLP的早期领军者,著作、课程影响大,此次转型将助力AI初创公司发展。
SFT+RL双管齐下:ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题?
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架,结合链式推理监督微调与强化学习,提升自回归图像生成模型推理和创作能力,已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
扩散语言模型真的会比自回归好?理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明,扩散语言模型虽理论上有并行生成优势,但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比,分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率,指出选择模型要视任务需求。