「强化学习环境」共找到 1880 篇相关文章
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程(EvLOWN)
2026年3月6日,赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论,利用平均法重构推断方程目标,扩展微小效应可推断性边界,在多领域应用效果好,但有未考虑SDE等局限。
博士答辩PPT分享 | 高雷诺数湍流场数据同化与湍流模型机器学习研究
西北工业大学孙旭翔博士的论文聚焦航空航天湍流模拟难题,结合数据驱动与同化方法,构建全流程框架,提出数据同化与模型修正方法,设计集成框架,实现高雷诺数复杂流动精确高效模拟。
Cloudflare 发布 Dynamic Workers 公开测试版:基于 Isolates 的沙箱环境执行 AI 智能体代码
Cloudflare 推出 Dynamic Worker 公开测试版,面向付费用户。它用 V8 Isolates 运行代码,启动快、内存效率高,基于 Code Mode 理念,用 TypeScript 接口定义 API,有多种防护策略,还发布配套库,已用于生产。
本地运行OpenAI Whisper语音识别模型,Unity3d环境下高性能离线转写解决方案
这是为whisper.cpp提供的Unity3D绑定库,能在本地设备高性能运行OpenAI Whisper自动语音识别模型推理。支持多语言识别与翻译,有不同大小模型,可本地运行,还介绍了使用方法。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统,Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统,创新性融合多模态传感器信息,构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心,有全编码和适配融合优势,经实验验证性能优,推动机器人迈向通用感知时代。
训练时间减半,性能不降反升!腾讯混元开源图像生成高效强化方案MixGRPO
混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO,结合SDE和ODE,简化MDP优化流程,提升效率与性能。还推出更快变体MixGRPO - Flash。MixGRPO训练时间降近50%,MixGRPO - Flash再降71%,效果和效率优于DanceGRPO。
抽象小视频秒变特效大片:原视频精髓不变角色环境任意换,Luma出品
Luma AI推出Modify Video玩法,能将抽象小视频爆改为特效大片,可对角色、场景等任意换,还保留原视频动作运镜。能进行视频动捕、风格迁移、单个元素编辑,性能超越同行Runway。
给龙虾定MBTI、发工牌,还让龙虾偷技能…打工人得适应新环境了
AI圈掀起“养龙虾”热潮,智谱、腾讯纷纷发布相关产品。极客和开发者对龙虾进行实测,它不仅能用于打造赛博宠物、线上办公室,还能完成视频剪辑、教辅、营销等工作。同时,Agent框架让大模型进入业务线,飞书成合适的工作台。
「上下文学习」之后,腾讯混元第二篇公开研究:精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc,可将全局梯度突刺定位到具体异常 token,降低 RLVR 训练观测与分析门槛,助力解决训练不稳定问题,让模型调优更科学。
不用递归自动微分,也能稳定计算高阶 PDE 导数? Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》,指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈,Mollifier Layers用解析卷积替代,实验显示其在精度、效率上有优势,也有核选择等局限。