「端到端学习」共找到 3467 篇相关文章
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
AI体育教练来了！中国团队打造SportsGPT，完成从数值评估到专业指导的智能转身
现有智能体育系统多停于‘打分+可视化’，通用大模型处理体育生物力学分析有局限。中国团队提出SportsGPT框架，实现从‘动作评估’到‘训练处方’智能闭环，各模块优势明显，超越基线。
ACL 2026 综述：从事后解释到内生解释，大模型内生可解释性的前沿进展
大语言模型强大但解释性成问题，过去多事后解释，现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法，总结为五类核心设计范式，指出该方向面临挑战但趋势清晰。
陪5岁小朋友玩到黔驴技穷，我用一张照片给他做了个汪汪队手办。
作者陪5岁小朋友玩时，用一张照片结合Hi3D网页和3D打印技术做汪汪队手办。介绍了3D建模、格式选择、代加工等全流程，还分享了成本控制和上色等经验。
斑马智能进化论：从一家智能座舱供应商，到重新定义“汽车智能”的AI公司｜甲子光年
2026北京车展，智能化从“配置竞争”走向“系统竞争”，AI Agent成智能座舱主流。斑马智能完成两次身份转换，推出元神AI汽车机器人大脑等，还与支付宝合作，试图重新定义“汽车智能”。
NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。
具身智能还需要一个「五年耐心」
作者与具身智能领域人士交流后认为，具身智能还需「五年耐心」。当下通用机器人进工业产线挑战大，一到两年或迎「GPT - 3.0 时刻」，但到「GPT - 4.0」阶段还需解决数据、硬件等诸多问题。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。
从超级个体到超级团队：AI 如何重塑企业软件生产力？｜2026 奇点智能产品大会专题前瞻
2026 奇点智能产品大会 7 月 17 - 18 日在北京举办，设「AI 驱动的软件生产力革命」专题，邀字节跳动、百度等团队实践者，探讨 AI 融入企业全价值链生产闭环，还准备了 AI 产品落地实战资料包。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。