强化学习环境」共找到 1880 篇相关文章

新闻资讯7

OpenAI 内部访谈流出:新 Agent 强到让我们害怕,已接近“自我进化”的边缘!

红杉资本访谈 OpenAI 打造新款 ChatGPT Agent 的核心成员。介绍 Agent 结合多工具、共享状态,能执行复杂任务。还谈及起源、训练方法、应用场景,以及安全挑战和未来规划等。

探索AGI
算法论文8

AI越训练,越会「满嘴跑火车」!普林伯克利重磅揭秘,RLHF竟是罪魁祸首?

普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》,定义并量化LLM胡扯行为,总结四大套路,提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后,AI胡扯倾向加重,多思考也会让其更会忽悠。

新智元
开源动态8

基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型

传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。

AIGC开放社区
推荐文章8

Agent 开发范式演进:从环境工程出发,“简化”多源实时上下文

本文整理自阿里云沈林在2026中国生成式AI大会分享。探讨企业级Agent落地瓶颈,指出关键在上下文供给能力,围绕信息完备性等五维度,介绍EventHouse如何让Agent接入业务环境,强调构建上下文体系重要性。

阿里云开发者
新闻资讯7

MongoBleed 漏洞允许攻击者从 MongoDB 的堆内存中读取数据

MongoDB 修补 CVE - 2025 - 14847(MongoBleed)漏洞,该漏洞 CVSS 得分 8.7,可被未认证攻击者远程利用致敏感数据外泄。此漏洞由 zlib 压缩网络流量处理不当触发,影响 2017 年后版本,部分云环境和服务器有风险。

InfoQ
算法论文8

智能体的尽头是Harness基建!上海交大深度解读Harness

上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑,指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境(Harness)如何重塑概率生成,介绍各模块特点及前沿趋势。

AIGC开放社区
算法论文8

数学的上帝粒子!一个运算符能导出所有基本函数

波兰雅盖隆大学的Andrzej Odrzywołek在论文中指出,仅用一个叫EML的二元运算符加常数1,就能推导科学计算器上所有基本函数,还可能为机器学习符号回归提供新思路。

机器之心
算法论文8

10 年后,Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞

Kimi团队发布技术报告,提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线,降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞,这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。

AGI Hunt
算法论文8

6款小游戏难倒所有顶级VLM!愤怒的小鸟让它们全军覆没,性能不如随机猜测

淘天集团未来生活实验室提出首个系统性评估多模态大模型(VLM)交互式物理推理能力的综合基准DeepPHY。它集成六个物理环境,对17个主流VLM测试,揭示其在物理交互等方面短板。

量子位
算法论文8

具身智能体主动迎战对抗攻击,清华团队提出主动防御框架

面对对抗攻击,现有防御方法多为‘被动防守’,遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD,通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化,实验效果佳。

量子位