「贝叶斯自适应强化学习」共找到 760 篇相关文章
GPT-6要「活」了？MIT新作曝光，AI「自进化」不远了
麻省理工学院推出全新自适应大模型框架「SEAL」，让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。网友猜测GPT - 6可能整合其能力，成为能自主学习的模型，研究虽有局限，但为大模型自进化提供新路径。
0人工参与实现梯度更新！MIT新框架让AI自动生成微调数据，权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
Sensor Tower 25上半年AI应用报告：年轻男性用户仍占主导，垂类应用面临被「颠覆」压力
移动应用数据分析商 Sensor Tower 发布报告《State of AI Apps Report 2025》，分析移动端 AI 市场。指出 2025 上半年全球生成式 AI 应用下载和收入增长，亚洲成下载主力，AI 成应用标配，垂类应用面临挑战。
突发！Jason wei也被小扎挖走了
Jason wei是OpenAI研究科学家，是思维链、强化学习研究重要推动者，2023年2月加入OpenAI，此前在谷歌大脑工作。他和HYUNG Won Chung一同被小扎挖走，二人是o系列模型及测试时间计算重要推动者。
Kimi新模型数学反超DeepSeek！北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek，基于Qwen2.5 - 72B打造，采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新，还有精简版本，官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
清华许华哲：具身智能需要从 ImageNet 做起吗？
清华许华哲探讨具身智能，分析其爆发原因、失败模式及决策点，涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等，还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’，并从宏观视角谈智能的共性。
Qwen3技术报告首次全公开！“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告，介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式，引入思考预算机制，降低轻量级模型计算资源，在多基准测试领先，多语言支持扩展至119种，所有模型开源。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
调高一档推理强度，成本可能翻几倍：大模型思考原理讲清楚
文章详细讲解推理强度原理，指出其不改模型，只改草稿长度。还说明模型多思考能提高答题准确率的原因，剖析贵和慢的原因，介绍三种控制形态，并给出判断推理强度档位的框架。