「部署时学习」共找到 2574 篇相关文章
每周产业洞察 | AI视听重构产业逻辑：硅谷“算账”之时，好莱坞“造梦”法则失效
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区东坝乡，由多方参与，采取“共创、共建、共享”模式。由首创郎园负责运营，提供六大服务平台，推动视听产业集群化发展，截至2025年8月已汇聚近百家合作伙伴。
VinciCoder：多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习，数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。
马斯克星舰试验再创历史！3次爆炸3次推迟终成功，顺利完成太空载荷部署
美国中部时间26日晚，马斯克星舰第十次发射试验圆满成功。此次采用B16+S37组合，历经助推器返回、载荷释放、太空再点火等环节，虽过程波折，多次推迟和爆炸，但终达成目标，向太空探索迈进。
字节开源终身记忆多模态智能体，长时记忆+RL，实测超Gemini‑GPT4o！
字节开源全球首个带终身记忆更新的全多模态智能体M3 - Agent，给其装上‘长期记忆’大脑。它构建实体记忆图谱解决现有Agent问题，架构含两个流程，代码实现有特色，跑分数据出色。
附部署代码｜云数据库RDS 全托管 Supabase服务：小白轻松搞定开发AI应用！
本文展示借助 RDS Supabase 搭建 AI 应用的全流程，对比传统开发，其在效率、成本、扩展性上优势显著。介绍 Supabase 特性、适用场景、核心能力，还给出基于它开发简易 Agentic RAG 应用的步骤。
「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。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。