「结果导向强化学习」共找到 1203 篇相关文章
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
英伟达Vera Rubin首秀，DeepSeek V4 Pro 跑出30倍Agent吞吐
NVIDIA公布基于真实芯片的Vera Rubin性能测试结果，在针对Agent工作负载的测试中优势明显。SpaceXAI将部署其CPU，探索轨道计算。这显示未来AI竞争关键是支撑Agent的计算基础设施。
基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。
寻明生科获1亿美元B轮融资，加码基座模型开拓AI药物发现新边界 | 5Y News
近日，寻明生科宣布完成1亿美元B轮融资，累计近2亿美元。资金将投入生物基座模型研发与规模化训练，升级Lab - in - the - Loop体系。该公司构建闭环AI原生基础设施，其模型能力获验证，商业变现多元。
Fable第一，谁第二？Anthropic钦点8款模型名单曝光
Anthropic官宣Claude Fable 5全球上线，公布安全测试结果，8款模型包括中国的Kimi K2.7。北美公司也用行动认可中国模型，Kimi在多方面表现出色，其商业模式类似Anthropic，未来潜力大。
10万token自然语言推理，让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示，30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具，经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线，有望用于更多科学问题。
VLA模型为何忽视语言？破解指令跟随幻觉，分布外场景泛化新突破
当前VLA模型常依赖视觉线索而非语言指令，导致新场景表现不佳。论文提出LangForce方法，引入对数似然比损失，强化模型对语言的依赖，提升分布外泛化能力，还保留语言核心功能。
全球自动驾驶激战，滴滴与清华走出一条技术新路
2026年全球自动驾驶竞赛白热化，Waymo高歌猛进，特斯拉遇困境。滴滴与清华合作，成立实验室，发布STAPO算法，打通产学研链路。滴滴自动驾驶低调务实，掌握全栈技术，将出海阿联酋，其主业优势保障稳健发展。
你的「龙虾」真记得你吗？剑桥发布长期个性化记忆基准ATM-Bench
剑桥大学团队开源面向AI个人助理的长期记忆基准测试ATM - Bench，评估AI面对真实生活数据时能否「记住你」。实验结果不佳，专用和通用智能体系统准确率低，凸显长期个性化记忆问答难题。
Vidu Q3：「参考生」之王，让视频生成走向工业化量产时代
Vidu Q3 上线「参考生」功能，解决 AI 视频生成结果不可控问题。其画面参考范围扩大，特效、音效提升显著，还优化特定场景，接入企业级能力，让 AI 视频从创意验证走向实际生产。