「视觉强化学习」共找到 2041 篇相关文章
录屏扒代码、截图改网页！Kimi K2.5把「视觉x代码」玩明白了
Moonshot AI推出最强Agentic模型Kimi K2.5，发布后热度起飞。它实现多功能一体化整合，具备设计审美，支持可视化编辑，推出编程工具Kimi Code。在多项测试中表现优异，还能在办公领域发挥作用，其智能体集群提升了效率。
ICCV 2025 | FDAM：告别模糊视界，源自电路理论的即插即用方法让视觉Transformer重获高清细节
针对视觉 Transformer（ViT）‘低通滤波’特性致细节丢失问题，北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发，能提升模型在分割、检测等任务性能，取得 SOTA 效果，有巨大应用潜力。
“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。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
GRPO训练不再「自嗨」！快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」，显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升，但clip机制存在系统性偏差，易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard，能降低过度优化风险，在多种任务中表现良好。
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。
Sglang 源码学习笔记（三）- 分布式和并行（以deepseek 为例）（WIP）
文章是 sglang 源码学习笔记，聚焦分布式和并行，以 deepseek 为例。介绍通信域类型，分析 ZMQ 和 torch.dist 通信，阐述 TP、DP、EP 实现，包括初始化、使用等，还涉及不同 Linear 层 TP 及 MoE 不同实现情况。
机器学习先驱Daphne Koller警告：AI制药不是魔法棒，下一代药物发现还缺1000倍数据
知名学者 Daphne Koller 在 a16z News 发文指出，AI 制药当前最受关注的进展多在分子设计，但新药研发难题在上游，疾病机制的靶点选择错误导致大量临床试验失败，且当前数据距构建完整生物学因果模型差约 1000 倍。
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。