「人类学习范式」共找到 3147 篇相关文章
Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。
AI教父Hinton最新警告：AI会撒谎、可能操纵人类，这比大规模失业更可怕
AI教父Geoffrey Hinton在播客中警告，AI会撒谎、可能操纵人类，比大规模失业更可怕。他还探讨了AI底层逻辑、是否会思考、风险与收益等，强调国际需合作防AI夺权，人类要研究与AI共存。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
全球强化学习+VLA范式，PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔
机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文，指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点，重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果，揭示VLA在线强化学习前景。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
测试时也能RL，英伟达等提出全新范式：TTT-Discover
近日，斯坦福、英伟达、Together AI 等联合开源全新测试时新范式 TTT - Discover，在测试阶段用强化学习微调模型，以刷出 single best 结果，用几百美元就刷新诸多领域 SOTA。
Ilya尘封10年录音曝光！大二入Hinton门下，竟坦言机器学习反直觉
新智元报道，博主曝光Ilya 2015年谈论深度学习的语音片段。数学出身的Ilya认为机器学习违反直觉，大二与Hinton合作。他指出监督学习是最成功领域，还谈及神经网络目标函数、深度学习追求等观点。
如何改变AI研究范式？谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。