「联邦学习算法」共找到 1819 篇相关文章
全球1100万台出货，追觅打造最聪明的扫地机
追觅扫地机将AI打造成完整链路，实现从感知到决策的闭环。其X60 Pro采用超广角双目灵动导航避障技术，提升感知能力，引入强化学习优化决策，全球出货超1100万台，营收增长显著。
大模型幻觉检测新方法：实时高亮不确定内容
来自苏黎世联邦理工学院等机构团队，开发流式幻觉检测器，能在生成过程中即时标记幻觉实体。核心是识别具体“实体”是否虚构，实验表现出色，团队已将数据集和代码开源，有局限但应用前景好。
谷歌创始人罕见反思：低估 Transformer，也低估了 AI 编程的风险，“代码错了，代价更高”
谷歌联合创始人 Sergey Brin 在公开对话反思，低估了 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错，更适合创意类工作。还回顾谷歌发展，提及早期研究的自由氛围及后来的决策，指出算法进步比规模扩张快，算力如甜点。
Agent RL 总是训练崩？UCLA 这篇论文给了救命稻草！
这篇解读UCLA和威斯康星大学麦迪逊分校论文《ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning》的文章指出，Agent RL训练易崩溃，原因在于多轮交互任务带来奖励稀疏等问题。论文建“竞技场”，提出SAMPO算法提升稳定性，还给出从业者建议。
“同事.skill”不用写了，爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你，还让开发者集体抛弃 “龙虾”？！
近日，Hermes Agent 在国内爆火，获超 5.2 万 stars 且还在增长。它与 OpenClaw 不同，采用单 Agent 架构，有学习循环和分层记忆系统。背后公司 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型，还引入区块链解决算力问题。
谷歌新论文把内存股价干崩了！KV cache压缩6倍，“谷歌的DeepSeek时刻”
谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法，可将AI推理中最吃内存的KV cache压缩至少6倍且精度零损失，还能8倍加速计算。虽引发存储芯片巨头股价下跌，但目前只是实验室成果，仅解决推理阶段内存问题。
揭秘！RLVR/GRPO中那些长期被忽略的关键缺陷
近年来大模型任务突破离不开RLVR关键技术，许多RLVR方法会进行组内优势估计，北航等最新工作揭示其存在系统性偏差，困难题优势被低估，简单题被高估。这会影响训练，论文提出校正算法。
小红书RecSys 2025最佳论文提名背后：破解视频时长预测难题
小红书推荐算法团队论文《Multi-Granularity Distribution Modeling for Video Watch Time Prediction via Exponential-Gaussian Mixture Network》在 RecSys 2025 获最佳论文提名。该文剖析视频时长预测难题，提出 EGMN 模型，线下线上验证效果佳。
AI真的能读懂人心吗？阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题，如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案，涵盖全局上下文理解等方面，还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
性能比肩DeepSeek-R1，MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王｜开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1，原生支持100万token输入、8万输出，性能比肩DeepSeek - R1，仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法，在多领域表现出色，模型权重可在HuggingFace下载。