「策略判别学习」共找到 2107 篇相关文章
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
换掉小龙虾！Hermes全网爆火狂揽四万星，Anthropic重锤暴击OpenClaw
近期两大AI新物种冲击OpenClaw。Anthropic上线的Managed Agents实现大脑与执行环境分离，有降维打击效果；Hermes Agent开源且在GitHub揽4万星，有学习闭环，让OpenClaw显得过时。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
本周推荐的5个yyds的Github开源项目！
本文推荐5个Github开源项目。有文件转换神器FileConverter，免费编程学习资源free - programming - books，轻量级虚拟机管理器Lima，Linux游戏管理平台Lutris，以及全能文件管理器Sigma File Manager，各有特色和功能。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
用Rust重写OpenClaw，Transformer作者下场造了安全版「龙虾」
Transformer八子之一Illia Polosukhin用Rust构建安全版OpenClaw——IronClaw。他指出OpenClaw有数据和资金安全风险，IronClaw以安全为核心，有多项安全设计，未来还会增加策略验证等能力。
年入103万美元！AI 独立开发者天花板！普通人应如何实践？
2026年初，法国独立开发者Marc Lou晒出2025年103万美元收入，他靠一人开发产品，利用AI工具快速迭代。他采用多产品矩阵、交叉推广等策略，也分析了中国独立开发者状况，给出入局建议。
港中文 MMlab×美团新研究：仅用一个模型，应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型，将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式，通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳，为通用视觉推理模型提供参考。
马斯克亲自点名Karpathy迎战Grok 5！别神话LLM，AGI还要等十年
OpenAI创始元老Karpathy称AGI仍需10年，指出实现AGI难题多。马斯克点名其与Grok 5编程大战被拒。Karpathy还谈及LLM、强化学习、智能体等观点，主张合理看待AI发展。