「过程监督强化学习」共找到 1072 篇相关文章
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
深入原子世界，他在寻找材料失效的原因
文章介绍了美国宾夕法尼亚州立大学副教授杨洋的材料研究。他利用先进电子显微技术，研究材料在极端环境下微观过程，如空位、虫洞腐蚀和短程有序，旨在理解材料失效机制，推动材料设计优化。
为了「自我锤炼」，OpenAI 造了一个攻击力极强的「AI 黑客」
OpenAI宣布扩展网络安全计划Daybreak，推出GPT‑5.6‑Cyber，分蓝队和红队。红队模型模拟黑客找漏洞，能力强悍，高危安全任务完成率达95%。但此举也带来安全风险，OpenAI采取分级授权等措施。
VLM会描述视频，却未必用对参考图：RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner，强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数；还构建 MRVBench 评测基准，实验显示其表现优异。
Claude设计师被工程师卷到掉队，反手造出百万用户工具
Anthropic产品设计师Nate Parrott复盘Claude Design诞生过程。起初他在工作中被工程师拉开差距，利用业余时间捣鼓出这一工具。它以HTML为突破口，融入品牌系统，从副项目转正，定位前期视觉沟通。
四大AI手搓蒙娜丽莎！8次临摹，最像那版全被自己改没了
AI工具平台TryAI搭建「绘画竞技场」，让GPT - 5.6 Sol等四个视觉模型临摹蒙娜丽莎等，记录实验过程。结果显示，模型最终作品不如中途最佳版，且成本差异大，工具使用方式不同。
AI视觉创作总差点意思？中科大等综述500+篇文献，系统分析生成一致性
中国科学技术大学等多机构研究者发表综述，梳理超500篇论文，揭示扩散模型视觉内容合成“一致性危机”，介绍三类一致性关系、加强位置、评估问题，指出未来模型需具备冲突感知等能力。
在ICLR 2026主会之前，我们和30多位入选者聊了聊最前沿的AI细节
4月14日，智源社区、DeepTech联合举办ICLR 2026预讲会。会议聚焦顶会核心精华，三十余位论文作者分享AI Agent、大语言模型等热门领域成果，展示解决大模型痛点的研究。
学会“吃一堑长一智"，性能飙升11%！XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能，将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中，通过视觉接地提取和检索知识，在多个基准测试中显著提升性能，还展现出跨模型迁移性。
迈向原生全模态AI智能体：人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。