「上下文强化学习」共找到 2074 篇相关文章
Karpathy 教它的 nanochat 数单词里有几个“r”
Andrej Karpathy 教超小型语言模型 nanochat d32 数单词里字母 r 的数量，创建 SpellingBee 合成任务微调模型，虽像填鸭式教学但有效，不过小模型上下文处理能力有限。
一个只有70行的文件，凭什么拿下GitHub 10万星？
GitHub上‘andrej - karpathy - skills’项目爆火，核心是不到70行的CLAUDE.md文件，给出AI编程助手行为准则。其火的原因有解决痛点、名人背书等，价值在于证明‘上下文工程’重要。
Agent不是关键！人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist，旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态，在多轮实验中表现出色，提升科研效率，推动AI真正接手科研流程。
包含一个 75+ AI 工程项目！所有内容100%开源
此 GitHub 仓库含 93+ 生产级 AI 项目，覆盖大语言模型、RAG、Agent 等主题。有不同难度项目及教程，适合各水平人士，还给出新手入门学习路径，采用 MIT 许可。
Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升，但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher，解决上述问题，实验效果良好。
GPT-5.4发布，拥有原生计算机操作能力，像是给OpenClaw量身打造的模型。
OpenAI凌晨发布GPT-5.4，或是4o模型后提升最大的一次。它价格较合理，有原生计算机操作能力，支持100万token上下文，还有工具搜索功能可降47% token损耗，与OpenClaw适配性佳。
Codex现在随时能截屏你的桌面！OpenAI建议：开会前记得关
OpenAI为Codex新增Chronicle功能，可后台抓屏截图，生成记忆用于增强上下文。虽让工作流更丝滑，但有消耗配额、注入风险、存储未加密等问题，OpenAI建议开会前暂停。
国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见
国务院发布意见深入实施“人工智能+”行动，推动其与各行业领域融合。提出到2027年、2030年和2035年的目标，部署重点行动，强化基础支撑能力，明确组织实施要求。
OpenAI 智能体工程指南：10 条实战技巧和 3 种构建模式
OpenAI 给出智能体工程实战手册，介绍用技能、Shell 工具和上下文压缩三 API 让智能体稳定工作。全文涵盖概念、10 条实战技巧、3 种构建模式，有实用案例但数据精确度存疑。
让记忆学会“进化”：探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。