「多任务强化学习」共找到 3179 篇相关文章
开源白嫖!微软这个开源 Agent,让 AI 帮你点按钮、填表格、跑多步流程(还可跨设备)
微软开源智能自动化框架 UFO,主线是 UFO³(Galaxy 多设备编排)+ UFO²(Windows 桌面 AgentOS)。能将多步任务拆分执行,解决跨应用、多步骤甚至跨设备任务难题,有多种功能亮点。
双管齐下:联邦学习防投毒攻击与梯度泄露,华南理工深北莫研究成果登上TMC与IoT
随着联邦学习在物联网系统广泛应用,数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作,提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法,分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题,在多方面实现突破。
DeepSeek深夜炸场,开源了一个新项目&论文,V4打前站?
凌晨,DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力,在多方面实验表现出色,如推理任务增幅大于知识任务,还分析了其机理和系统效率。
告别多奖励跷跷板:Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD,这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题,效果良好,未来有多个拓展方向。
不吹不黑,在Agent任务上,kimi 2.6确实让我忘了Claude。
Kimi K2.6发布并开源,代码和Agent能力提升。作者测试发现,它在部署Claude Code源码、网站生成、多智能体任务等方面表现出色,审美提升,思维活跃,还能复刻文档风格,开源释放了前沿编程能力。
TRAE SOLO 移动端发布!超级 Agent 终于走出了桌面
TRAE SOLO 移动端正式上线,同时 Windows 版本也同步发布,实现手机、PC、Web 三端全量开放且无需邀请码。它能完成多种任务,三端任务信息实时全量同步,设备配对简单,在生产力场景实测效果出色。
拿到DeepMind、Meta等多家Offer后,她把机器学习求职面试的真相写了出来
牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略,提醒一次面试表现不定义研究者价值,该文对求职者或许比题库更有用。
OpenAI深夜发布ChatGPT Study:免费AI家教,彻底颠覆传统教育
今天凌晨1点,OpenAI发布ChatGPT Study学习模式,面向教育领域,有交互式提示等四种方法,能解读难题思路,免费版也有此模式。其底层有自定义系统指令,特色功能实用,不少内测用户已用它解决学习难题。
程序员必收藏!AutoGPT x 167k star实战指南:AI拆解+插件驱动,源代码一键自动化
AutoGPT 是基于 GPT - 4 的开源自主智能代理,在 GitHub 上超 176K 星,速度超 PyTorch。它能解决复杂任务自动化等痛点,具备持续自动任务等核心功能,还给出使用指南,在同类型项目中领先。
重磅开源!首个全异步强化学习训练系统来了,SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍
清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²,坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念,实现异步 RL 训练,训练速度最高提升 2.77 倍,支持多轮智能体强化学习训练。