「深度确定性策略梯度」共找到 1636 篇相关文章
Skill 和 CLI:经验指导能力,能力丰富经验
本文以作者自身使用飞书和 YouMind 工具的经历为例,探讨了 CLI 和 Skill 的关系,指出它们并非上下级,而是像菜谱和菜刀,相互配合。官方设计也体现了二者深度咬合,还给出使用判断口诀及 Skill 链玩法。
刚刚,DeepMind经典巨作再封神!ICML 2026大奖公布
ICML 2026大奖公布,杰出论文奖中两篇扩散模型论文获奖,立场论文奖指出AI安全工具被挪用问题。时间检验奖颁给DeepMind经典论文。获奖名单显示扩散模型研究热,AI安全需审视,AI研究进入深度清理阶段。
AI × 老旧系统:Vibe Coding 构建 AI 迁移工具,实现 10x 端到端智能迁移
文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工,AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法,还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用,最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。
LLM应用测试范式的进化
文章指出传统软件测试方法在LLM应用中存局限,探讨将其与AI评估结合应对挑战。抽象出LLM应用三层架构模型,分析传统测试范式适用性,介绍AI安全分析方法,阐述测试挑战、范式转变及协同测试策略。
美团开源全模态,比肩顶级闭源模型,开源新SOTA
美团LongCat团队发布5600亿参数开源全模态模型LongCat - Flash - Omni,它有端到端全模态架构,能实现毫秒级实时音频 - 视觉交互。该模型训练采用渐进式策略,工程上有高效技术支撑,在多基准测试表现出色。
英伟达不是被计划出来的
英伟达成全球首个市值破5万亿美元企业,打破企业体量天花板想象。其GPU起初为游戏而生,CUDA曾是失败项目,却因深度学习需求成AI关键。其崛起证明伟大难被计划,创新源于多元互动。
奖励模型终于迎来预训练新时代!上海AI Lab、复旦POLAR,开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段,奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR,采用策略判别学习新范式,适配强化微调,性能和泛化能力强,为LLM后训练带来新可能。
半年3轮10亿,他们都投了这家已经把机器人卖到500个家庭的公司
未来不远机器人半年获3轮10亿融资,字节跳动等入局。其全产业链闭环强大,展会表现优,已进入500多家庭。靠全栈自研、贴合需求等策略,在赛道脱颖而出,认为家用机器人应重真实落地。
告别「利用率崩溃」:GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法,在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中,缓解了策略滞后痛点,改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
喂给AI的Skill正让它变笨!清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现,给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌,而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因,经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。