「课程采样强化学习」共找到 780 篇相关文章
豆包 2.1 Pro：属于普通人的代码能力
作者分享用AI写代码的经历，指出豆包2.1 Pro强化Coding Agent端到端交付能力，成本低。还展示用它做的多个案例，如歇后语扭蛋机、文件整理工具等，认为其能解决日常问题，降低Coding门槛。
人形机器人设计正在向仿真器低头！40年机器人从业老兵发出警告
人形机器人行业现怪象，为让仿真系统和强化学习更顺，一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’，指出仿真应服务设计而非主宰。
吴恩达年终总结：2025是AI工业时代的黎明
吴恩达发表2025人工智能年度总结与公开信。总结指出，今年推理模型性能提升但有成本，AI人才争夺激烈、薪酬高，数据中心建设投入大，智能体让编程更高效。信中建议通过学课程、动手实践和读论文构建AI系统。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型，结合链式思维监督与强化学习，优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点，经多层面测试效果好，在多领域有应用前景。
仅100种子题，合成数据质量超GPT-5，阿里、上交提出Socratic-Zero框架
阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架，仅从 100 个种子问题出发，通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等，Solver 性能提升显著，工程友好，开启零数据自进化新路径。
从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略
大语言模型输出的不确定性限制了AI智能体在企业场景的应用，本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略，涉及技术、应用设计、管理与治理层面，还推荐了相关作品。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
5Y News｜赜灵生物完成近4亿元B+轮融资
近日，赜灵生物宣布完成近4亿元B+轮融资，由启明创投领投。资金用于推进创新药临床研究和拓展新管线，强化三大核心技术平台。公司已有核心产品进入关键临床阶段，创始人称2025年将加速海外布局。
独家 | 腾讯X Lab 韩磊即将离职，将加入诺亦腾科技
AI 科技评论独家获悉，腾讯具身智能技术中心副总经理韩磊 7 月底离职，将加入诺亦腾科技。韩磊在多智能体强化学习成果多，其参与研究登上《Nature Machine Intelligence》2024 封面，加入诺因该司有大量动捕数据。