「多模态强化学习」共找到 2295 篇相关文章
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
大模型狙击黑产：挚文集团社交生态攻防实战全揭秘
挚文集团生态技术负责人李波在AICon大会分享大模型在社交生态落地实践。介绍集团生态问题，提出构建治理框架，还阐述多模态大模型研发方案、细粒度用户画像建设及审核侧应用，最后总结现状并展望未来。
Nature重磅发文：深度学习x符号学习，是AGI唯一路径！
大模型虽惊艳，但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化，如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊，业界探索出不同融合路径，不过对其能否通往AGI仍存争议。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。
为什么这篇谷歌论文被称为「Attention is all you need」V2
谷歌新论文《嵌套学习：深度学习架构的幻象》引发关注，被称为「Attention is all you need」V2。它指出主流优化器是关联记忆系统，提出嵌套学习范式，构建HOPE架构，为AI设计带来新思考框架。
AI时代，为什么你又焦虑又学不进去？这个人破解了专注力的秘密
文章指出AI时代人们学不进去，原因在于信息爆炸、AI工具易致分心，本质是没学会处理学习不适。介绍了Time Boxing、“10分钟法则”等应对方法，强调专注力是新学习力，要预先规划建立学习系统。
别再乱学AI了！我花7天实践了张Zara的方法，从此告别焦虑
作者实践张Zara的AI学习法后告别焦虑，分享学习-实践-链接-输出的心法。包括高质量输入，如看长视频、跟随创造者、深度用产品；内化输出，如公开学习、与创造者交流、实践；还提及启动和持续输出要点及优质信息源。
当AI遇到物理学 —— AAAI大会主题演讲（Daniel）
2026年AAAI大会上，物理学家Daniel Whiteson演讲探讨机器学习与基础物理。指出粒子物理用还原论解释宇宙，虽发现基础粒子，但仍有诸多未知。粒子对撞实验复杂，需机器学习辅助，深度学习已广泛应用，还能助力发现新粒子。
确认！DeepSeek多模态AI已经开测
DeepSeek研究员陈小康、陈德里确认其V4视觉模式开始灰度测试。更新后出现识图模式，具备真实图像理解能力。陈小康是多模态研究组负责人，陈德里负责语言模型等核心方向，V4可谓满血归来。
The Batch：927｜极速扩散学习
研究表明扩散图像生成器学习重建预训练编码器嵌入可加快训练，Apple团队提出的FAE，通过缩小嵌入再重建解决了因嵌入尺寸大导致的训练受阻问题，性能与先进模型相当且训练更快。