「课程采样强化学习」共找到 780 篇相关文章
Meta最新大模型RL微调:在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性,对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线,多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能,还给出不同任务的测试数据。
从AI Agent到Agentic AI:开源如何助力开发者解决行业痛点?
2025年全球开源软件项目数量增长,中国企业贡献显著。字节跳动在火山引擎原动力大会开源开发者日上,多位负责人分享开源经验,探讨其为AI Agent带来的技术改变,展示解决行业痛点的理念与实战经验。
MiniMax重磅开源M1模型:百万上下文超DeepSeek R1,实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1,原生支持百万级上下文长度,在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型,还提出创新强化学习算法。
别学提示词,学逻辑
作者黄益贺认为别学提示词、别买相关课程,因其本质是通用沟通技巧,靠逻辑和方法论。还提到提示词上层是针对模型优化,但普通用户做好底层就行,靠提示词收割流量挺无聊。
Claude两个新模型实测流出!空间推理封神,算力直接榨干了
Claude两款新模型“棉花糖”和“甜瓜”实测流出,在3D强化学习和建筑空间布局上性能强大,还能直接理解并生成复杂3D坐标和空间关系。它们对算力吞噬疯狂,引发对其身份的猜测。
社区供稿丨35B参数科学性能比肩万亿参数模型,『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日,上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview,参数35B,多领域比肩万亿参数模型。它深化与昇腾算力生态协同,探索‘通专融合’,强化科学及智能体能力,‘算法 - 系统 - 算力’协同提升训推效率。
Pipeline MinerU真快不行了
文章聚焦Infinity-Parser,指出它把OCR从‘做识别’推进到‘做结构’。它采用layoutRL强化学习框架,结合真实与合成数据构建Infinity-Doc。跑分强且复杂结构表现优,透露Document AI向结构化生成转变趋势。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro!北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2,相比GPT - 5.1在多实用领域更强,视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力,还介绍核心团队多为数学专业新面孔。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o,推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力,斯坦福等团队提出AgentFlow框架,通过模块化和实时强化学习优化策略,使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型,为AI发展提供新思路。