「强化微调」共找到 899 篇相关文章
最火、最全的Agent记忆综述，NUS、人大、复旦、北大等联合出品
多所顶级学术机构联合发布百页综述《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》，为‘Agent Memory’梳理技术路径。提出三角框架，辨析与其他概念差异，还探讨记忆形式、功能、运转机制，展望未来发展方向。
颤抖吧，Bug！OpenAI放出GPT-5「夜行神兽」，命中92%漏洞
OpenAI推出用GPT - 5找修安全漏洞的智能体Aardvark，处beta测试阶段。它开创‘防御者优先’范式，实战识别漏洞率达92%，能强化安全体系。其工作原理独特，与传统技术不同。
DeepAgent：能够自主找工具的深度思考智能体，工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。
稚晖君机器人炸场：全球首秀“真男人必会的韦伯斯特空翻”
智元的灵犀X2成全球首个完成韦伯斯特空翻的机器人，该动作对腿部爆发力和协调性要求高。稚晖君介绍其攻克难点的原理，完成此动作验证了硬件可靠性，也体现机器人应对复杂环境的能力。
大模型赋能的具身智能：自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。
该工作引来马斯克回复，让Gork破防：CoT是真正的推理，还是训练数据的统计插值？
大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。
史上最大高质量科学推理后训练数据集开源，快速让Qwen3等变“科学家”
上海创智学院、上海交通大学发布开源科学推理后训练数据集MegaScience，含约125万条问答对，覆盖多学科。它解决了现有数据集的问题，实验显示能提升模型科学推理能力，已完整开源相关组件。