「逆强化学习」共找到 1487 篇相关文章
软件 3.0 时代来临
OpenAI 联合创始人 Karpathy 在 AI Ascent 2026 大会提出软件正经历第三次范式转移。从 Software 1.0 到 3.0，人类参与编程方式不断变化，3.0 用自然语言编程，中间层应用被模型原生能力吞噬。
刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。
从被吐槽“套壳中国大模型”到自研封神！首次揭秘Cursor背后极速代码Agent如何对标GPT5.1 Codex，生成效率提4倍
10月29日，Cursor 2.0发布Composer大模型，效率约为其他模型四倍。开发者分享其成极速代码Agent方法，如强化学习、平衡训练与推理负载等，还提及未来方向及研发反思。
微软开源AI量化神器Qlib
微软开源AI量化平台Qlib，支持多样机器学习范式，解决量化投资挑战。包含数据处理等完整流程，有安装、数据准备等说明，还提供自动化和定制化工作流，以及应对挑战的方案和性能对比。
刚刚，Anthropic紧急换帅！新任CTO执掌算力命脉，直面OpenAI千亿赌局
Anthropic宣布任命前Stripe CTO Rahul Patil为新任CTO，原CTO Sam McCandlish转任首席架构师。此次换帅是为强化AI基础设施，应对Claude产品压力及OpenAI、Meta的竞争。
免训练加速61倍！陈怡然团队新作DPad：仅关注「彩票token」
杜克大学陈怡然团队新作DPad，发现扩散大语言模型关注少量「中奖」token，推理速度可提61 - 97倍，还增强模型语境学习能力。DPad免训练零成本挑关键信息，实现「少算多准」。
微软发布AI Agent故障白皮书，万字解读各种恶意智能体
微软发布《AI Agent系统故障模式分类》白皮书，解读Agent故障。故障分新型和既有两类，如智能体伪装、智能体内在安全问题等，还给出身份管理、内存强化等安全设计建议。
比Sora更疯狂！英伟达AI让机器人「做梦」修炼，无师自通直接上岗
英伟达新研究项目DreamGen用视频生成模型让机器人在神经网络生成的「梦境世界」自主探索学习。它能让机器人掌握新动作、泛化到新环境，合成数据暴涨333倍，还引入DreamGen Bench用于视频生成基准。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模，灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces！
4月10日晚，灵初智能发布大模型、数据集与合作计划，包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线，靠系统协同，在MolmoSpaces评测中表现优异，体现自主研发路线先进性。