「深度确定性策略梯度」共找到 1636 篇相关文章
微软正式开源UFO²，Windows桌面迈入「AgentOS 时代」
微软研究团队正式开源业内首个深度集成 Windows 操作系统的桌面智能体平台 UFO² AgentOS。它是 UFO 升级版，解决传统智能体问题，在多维度实现突破，经测试表现领先，代码和文档已开源。
笑死，网友支招，破Agent长对话"变蠢"
文章指出用AI编程时，上下文一长模型就易“变蠢”，如违反约束、反复改文件等。分析原因是难从海量历史找重点，给出应对策略，还介绍Claude Code、Cursor、Codex等工具操作方法。
10B超越Gemini-2.5-Pro！阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型，仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制，在多任务上表现出色，为小模型发展提供新思路。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制：仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了！2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理，性能有下降但有提升空间，还给出使用方法和未来规划。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
ICML 2025 | 长视频理解新SOTA！蚂蚁&人大开源ViLAMP-7B，单卡可处理3小时视频
在视觉语言模型取得突破的当下，长视频理解挑战凸显。蚂蚁和人大团队提出视觉语言大模型ViLAMP，采用‘混合精度’策略，在多基准测试中超越现有方案，单卡可处理3小时视频，为实际应用带来新可能。
OpenAI不Open！7年功勋老将投奔宿敌，实验室沦为API代工厂
2026开年，OpenAI的「推理之父」Jerry Tworek离职，他入职近七年，是推理技术核心人物。Scaling Laws失效，后训练成主要出路，但深度推理成本高，在强调盈利环境下，Tworek不满研究受限而离开，OpenAI或失去通往AGI的机会。