「上下文强化学习」共找到 2074 篇相关文章
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测,以多种对象构建智能流场预测网络架构,发展耦合求解方法,剖析核心要素影响,提出多个创新模型和策略,还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
Claude 这个更新,让模型能力提升10%+!
Claude开放100万上下文长度更新,实际可用空间接近8倍提升。数据显示,上下文越长Claude与其他模型差距越大。API取消溢价,还更新图片/PDF上限、将Adaptive Thinking转正式版。
AI教父Hinton诺奖演讲首登顶刊!拒绝公式,让全场秒懂「玻尔兹曼机」
2024年12月8日,诺贝尔物理学奖得主Hinton发表《玻尔兹曼机》演讲,内容于8月25日登APS期刊。他介绍‘霍普菲尔德网络’,分享创新应用,提出‘玻尔兹曼机学习算法’,后有受限玻尔兹曼机等成果,‘玻尔兹曼机’曾催化深度学习革命。
Gemini CLI 新升级:深度集成 VS Code,终于不用在终端和编辑器之间反复横跳了
Google发布Gemini CLI重要更新,实现与VS Code深度集成,从架构层面解决AI编程助手的上下文感知问题。新版本有工作区上下文感知和原生差异对比界面两个核心功能,还给出部署要求。
机器人高层指挥低层做,“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架,首创“坐标系转移接口”,有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口,提升机器人操作灵活性与泛化性,论文被ICML2025收录。
轻量级开源AI多智能体框架!智能路由+上下文管理,前后端接口支持!
随着多智能体系统成对话式AI新趋势,GitHub现轻量级高灵活性多AI智能体协调框架Agent - Squad,它能实现多智能体协作、路由和上下文共享,支持双语言,部署灵活,功能强大且安装友好。
Kubernetes v1.36 发布:安全默认配置强化,AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本,代号Haru,含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习负载及API扩展性。安全功能多达GA,AI负载适配需求,还引入新功能,同时移除部分旧功能,Ingress NGINX正式退役。
ICML 2025 | M+框架来了,增加LLM隐空间记忆,不再受上下文窗口限制
本文提出M+长期隐空间记忆扩展框架,在MemoryLLM之上,将8B级模型有效记忆跨度从不到20k提升到160k+,显存占用不变。它解决了现有记忆模型冗余、冲突难解等问题,为下一代语言模型提供支撑。
多模态扩散模型开始爆发,这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现,它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同,扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力,推理蒸馏和文本填空表现好,还能权衡速度与质量。
Kubernetes v1.36 发布:安全默认配置强化,AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本,代号Haru,含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习工作负载及API可扩展性。如用户命名空间等安全功能达GA,AI方面适配工作负载需求,还引入新功能,同时移除部分旧功能。