「人类运动学习机制」共找到 2475 篇相关文章
One RL to See Them All?一个强化学习统一视觉-语言任务!
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统,可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制,基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著,凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
sglang 源码学习笔记(二)- backend & forward 过程
本文深入解析sglang forward核心实现全流程,介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构,以flashinfer为例展开分析,还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程,助读者理解代码。
2亿枚AI芯片大爆发,人类最大基建集体开工!
全球投入使用的AI芯片总算力相当于约2000万枚英伟达H100芯片,预计到2028年底达2亿枚。数据中心进入百万级算力时代,投入资金巨大。算力提升使模型和Agent能力增强,AI还参与自身研发优化。
把人类驾驶员赶出机场,复旦大牛校友要港股IPO了
4月19日,驭势科技通过港交所聆讯,这是其第二次冲击IPO。它是全球唯一为机场提供大型商业营运L4级自动驾驶解决方案的供应商,主营车辆、软件、套件解决方案及车辆租赁服务,业务聚焦智慧民航、厂区、城市三大赛道。
OpenClaw不会蛋炒饭!Ropedia放出人类经验,机器人「教科书」来了
当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时,一个更底层的问题浮出水面:谁来为Physical AI提供真正能用的数据?Ropedia给出的答案,不是更多视频,而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
最新 Anthropic 人类经济指数报告:AI 如何重塑经济?
Anthropic 持续监测 AI 实际使用情况,在第四份报告提出「经济基本要素」概念,分析2025年11月对话样本,探讨AI提效、任务时长、不同国家应用差异等,还评估职业受影响情况及对经济的总体影响。
改变强化学习范式,Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」,但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题,包含隐式世界建模和自我反思,提升了智能体任务成功率和泛化能力。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码,参数规模扩6倍,用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越,解决了自监督训练的视觉transformer的问题,提升全局和局部任务表现。
好奇心之旅:Cursor代码库索引机制的学习笔记
作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员,日常用Cursor开发,因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等,还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。
苹果出手!改进GRPO,让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型(dLLM)在编码任务中表现不明的问题,基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究,定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法,填补开源dLLM训练和推理机制空白。