「过程监督强化学习」共找到 1072 篇相关文章
AI看病成为医患新包袱?补上「多轮追问」,通用AI才迈得过医疗关
如今患者依赖AI问诊加重医患沟通负担。百川智能推出的Baichuan - M4对通用大模型做结构性重构与医疗专项增强。M4在能力结构上升级,其C端产品百小医能与患者深度建联,有望构建医疗健康新生态。
10万token自然语言推理,让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示,30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具,经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线,有望用于更多科学问题。
字节会师何恺明!开源连续扩散语言模型Cola DLM
字节会师何恺明,开源连续扩散语言模型Cola DLM,释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚,把生成过程交给连续空间,在实验中展现出稳定scaling趋势,其动机是表征而非diffusion。
2篇最新Anthropic论文,揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究,揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全,需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开,有多项关键发现,MSM方法效果显著。
VLA模型为何忽视语言?破解指令跟随幻觉,分布外场景泛化新突破
当前VLA模型常依赖视觉线索而非语言指令,导致新场景表现不佳。论文提出LangForce方法,引入对数似然比损失,强化模型对语言的依赖,提升分布外泛化能力,还保留语言核心功能。
刷榜只是体力活!清华消费10万块,一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作,将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化,使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中,消耗约10.4万美元,发现105个SOTA模型,平均性能提升近10%。
全球自动驾驶激战,滴滴与清华走出一条技术新路
2026年全球自动驾驶竞赛白热化,Waymo高歌猛进,特斯拉遇困境。滴滴与清华合作,成立实验室,发布STAPO算法,打通产学研链路。滴滴自动驾驶低调务实,掌握全栈技术,将出海阿联酋,其主业优势保障稳健发展。
LaPha:你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球?
经典强化学习动作空间离散有限,但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha,将智能体行为树映射到潜空间,构造密集奖励、剪枝等,在基准测试中效果显著。
Reorx:OpenClaw 正在重塑我的数字生活,以及为什么我退订了所有 SaaS
知名技术博主 Reorx 记录用 OpenClaw 将工作流从“云端租赁”迁回“本地私有”的过程。AI 正从云端服务变为本地基础设施,他退订 SaaS 用 OpenClaw 重塑数字生活,虽有不足但能拿回数据控制权。
有手就行,教你从0到1快速手搓搭建个GUI Agent
随着通用大模型发展,搭建GUI Agent难度降低。文章介绍如何用通用大模型API,从0到1搭建PC GUI Agent,包括原理、代码实现等,该Agent能跨应用操作,未来可强化功能。