「增强化」共找到 1128 篇相关文章
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。
Karpathy又封神！掀翻RAG，把你的笔记变成第二大脑
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy提出让大模型把笔记「编译」成持续生长的活Wiki，替代RAG。他将笔记当源代码，LLM当编译器，实现知识结构化。此方案降低维护成本，解放人类注意力。
大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
真正能用好AI的企业是怎么做的？（附企业级AI落地实战手册）
数字化深入，非结构化文档成企业难题。合合信息发布白皮书，提出复杂文本智能五大核心能力标准，用11个行业标杆案例展示多模态文本智能技术应用，提供可复制落地范本。
虾、马之后，人类登场！这个霸榜GitHub项目火了
OpenHuman 是 tinyhumansai 团队构建的开源桌面 AI 智能助手，采用 GNU 许可证开源。它解决了 AI 助手失忆、集成碎片化等痛点，有记忆树、TokenJuice 等技术，目前在开源社区反响大。
阿里巴巴 & 蚂蚁 LoongSuite GenAI 可观测语义规范：从统一数据语言到规模化落地
随着GenAI发展，OpenTelemetry推动语义规范建设。阿里巴巴与蚂蚁联合推出LoongSuite GenAI SemConv，在OTel基础上增强，新增Entry/Step Span、Skill语义、Token级推理观测，还推出GenAI Utils简化插桩开发。
超150位全球AI一线技术专家齐聚巴黎，这场大会到底聊了些什么？｜GOSIM Paris 2026圆满收官
5月6日，GOSIM Paris 2026进入第三天，议程转向技术实践。超150位全球AI专家齐聚，探讨模型推理优化、开源社区治理等。Niko Matsakis等分享前沿观点，还有五大主题论坛及工作坊，展示开源AI生态成果。
让大模型自己写代码、自己进化，GIM和港大这篇ACL主会，把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架，将Alpha从‘公式’升级为‘代码’，搭建7层21个智能体探索体系，让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法，还具可解释性。
为什么你的 AI Agent 总是用不起来？答案在 Skills
文章围绕AI Agent的Skills展开，介绍其范式价值，如从“单一智能”到“模块化智能”；还提及知识沉淀、跨平台能力迁移等作用，以及对人机关系、人力市场与劳动结构的影响。
首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。