「强化学习方法」共找到 687 篇相关文章
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro!北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2,相比GPT - 5.1在多实用领域更强,视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力,还介绍核心团队多为数学专业新面孔。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o,推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力,斯坦福等团队提出AgentFlow框架,通过模块化和实时强化学习优化策略,使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型,为AI发展提供新思路。
港科提出新算法革新大模型推理范式:随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
香港科技大学联合团队提出 ROVER 算法,跳过传统强化学习推理的策略迭代循环。它在多项数学推理基准上超越现有方法,在高难度任务中大幅提高 pass@1 和 pass@256,且提升推理多样性,更轻量。
L4大方向有了:理想自动驾驶团队,在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上,理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲,阐述了‘从数据到训练’的系统化思路,提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
Tool-Integrated RL 会是 Agents 应用突破 「基模能力限制」 的关键吗?
文章聚焦AI & Robotics业内要事,探讨Tool - Integrated RL能否助Agents突破「基模能力限制」,还涉及Copilots填产业落地鸿沟、生成式AI重塑软件开发等话题,完整版通讯含多项解读与要事速递。
AutoGLM 2.0 深度解析:云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温,多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径,其由国产模型驱动,具多能力,在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破,也面临一些挑战。
硬核「吵」了30分钟:这场大模型圆桌,把AI行业的分歧说透了
在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中,多位行业大佬围绕大模型展开辩论,话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题,不同观点碰撞,深入探讨大模型技术演进与发展之路。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考,采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法,凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”,介绍多应用场景。
复读一年,AI 把高考数学成绩从及格线提到 145 分!AI 数学能力发生了什么?
今年媒体让AI做高考数学题,Gemini 2.5 Pro获145分排第一。从去年到今年,AI数学能力指数级增长,这得益于推理模型。推理模型用思维链和强化学习解题,未来高考数学或难区分模型能力。
Reasoning模型可以Self-Train!
当前大模型依赖人类标注数据,成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能,提出自我奖励训练(SRT),用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果,但高难度数据集出现问题,作者给出解决办法并开源代码。