「强化学习范式」共找到 2266 篇相关文章
评论送书 | 想系统了解AI?先搞清楚这四件事
文章围绕系统了解AI需搞清楚的四件事展开,介绍了AI理论基础层的机器学习和深度学习,感知交互层的计算机视觉等,应用实践层的机器人学等,还提及伦理社会层的AI伦理和社会影响研究。
2026,一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体(Agents):记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念,分析其效率危机,阐述提升效率的三大战略方向,涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
The Batch: 880 | 用 AI 学 2 小时 vs. 跟老师学 6 小时
Alpha School用AI驱动教学,将传统6小时课程替换为2小时个性化学习,让学习速度翻倍,学生考试成绩优异。但部分教育委员会拒绝其分校申请,批评者称缺乏严格证据。此外,美国多地也在进行AI教育尝试。
弯道超车?国产具身,千小时人类数据激发智能涌现
近日,深度机智用人类学习范式在国际 Benchmark 上击败巨头,成果两会首日被央视报道。其全新架构源于一年多积累。英伟达也有人类学习尝试。深度机智构建全栈技术矩阵,成果显著,3 月底成果将开源。
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。
奥特曼和纳德拉,艰难重组后首次对谈:「我们是天作之合!」
奥特曼与纳德拉在OpenAI重组后首次同台,阐释重组幕后并押注从App到Agent的范式迁移与Copilot落地。新协议让OpenAI完成重组,Azure成AI开发者“圣地”,双方合作影响软件范式、人机交互及产业格局。
论文精选 | 以AI赋能力学:计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏,首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战,还阐述重塑智能框架前沿方向,指出AI与计算力学融合是系统性重构。
Shopee OnePiece:业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热,但工业界落地多在序列化建模,替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式,是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架,含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。
全网首个“活的AI社会”上线!Agent背着人类建工会、放贷款,图灵奖得主预言成真了?
强化学习奠基人Richard Sutton认为真正的智能来自能从经验和环境反馈中学习的智能体。iLands创始人唐垲鑫构建了让AI有真实记忆、关系和代价的世界。内测中AI出现自发旅行、建信用体系等行为。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己,通过部署时学习进化,不动模型参数,将经验写进技能库。经测试,在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升,与OpenClaw等定位不同,有多种部署方式,不绑定模型。