「过程监督强化学习」共找到 1072 篇相关文章
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch,解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构,有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮,实现模型自进化、自纠错。
DeepSeek大招曝光?梁文峰督战超级智能体:能自主学习,或年底发布
据彭博社爆料,DeepSeek正开发AI智能体,打造无需复杂指令、可自主学习与执行的下一代AI系统,年底发布。此前DeepSeek R1表现出色,曾推动开源发展,此次新动作彰显竞争决心。
科普向:一文解构大模型后训练,GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练,先对比 PPO 与 GRPO,指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法,如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性,还提及 GRPO 其他缺陷。
突破Claude-4编程上限!自进化Agent框架拿下新SOTA,底模越好性能越高,已开源
中科院、清华等提出SE - Agent自进化框架,突破Claude - 4编程上限。它让智能体系统性修订、重组与精炼思考过程,在SWE - Bench Verified上刷新开源框架SOTA,已开源。
具身智能体主动迎战对抗攻击,清华团队提出主动防御框架
面对对抗攻击,现有防御方法多为‘被动防守’,遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD,通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化,实验效果佳。
告别数据「噪音」,UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」,登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发,在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题,能与多模态大模型集成,提升推理能力,实验效果显著。
AI开始玩乐高了?我拼一小时的乐高,它几秒就搭好,LegoGPT开源了!
卡内基梅隆大学提出LegoGPT,是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集,训练自回归大模型生成设计,还开发纹理生成法,设计能手动或机器人组装。
公开模型一切,优于DeepSeek-R1,英伟达开源Llama-Nemotron家族
英伟达推出面向高效推理的 Llama-Nemotron 系列模型,包括 Nano、Super、Ultra 等规模,具备卓越推理能力与效率,采用开放许可。模型支持动态推理切换,训练结合多方法,性能优于 DeepSeek-R1 等。
2025年4月17日消息,OpenAI 连发o3和o4 mini,o3为强大推理模型,o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具,可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI,兼容所有模型。
Anthropic:现在学习FDE,年薪百万!
Anthropic大佬分享FDE岗位价值,指出其非外包,是面向客户的软件工程师。还阐述适合的人才、团队,纠正三大误区,强调客户买的是解决问题的过程,现场沟通能力正升值。