「零样本学习」共找到 1785 篇相关文章
我把Agent拉进群聊,它竟然开始带队干活?全球首个AI社交通用平台来了!
全球首个AI社交通用平台「Teamily AI」上线,AI Agent可参与社交互动。它不挑内容形态,能进群协作,还能零部署构建专属OpenClaw。其有三层架构,团队实力强,或改变人类协作方式。
姚顺雨入职腾讯50天后,发布了首篇署名论文:CL-Bench
2月3日姚顺雨加入腾讯50天后发布首篇署名论文《CL-bench: A Benchmark for Context Learning》。该论文做了新的benchmark,测试显示前沿模型平均分仅17.2%,指出模型在上下文学习尤其是归纳能力上的短板。
13 万人收藏的 Openclaw 登顶GitHub No.1!附上超绝性价比部署指南!(保姆级)
Openclaw在GitHub上Star数近13万,登上多榜单TOP1。作者介绍用GitHub Codespaces零成本搭建其服务,搭配Kimi K2.5模型和Discord应用,还给出部署步骤、常见问题解决办法及功能演示。
不训练,解锁Agentic智能!微软:只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式,把大模型放进“虚拟机”,让其在6大任务上成绩全线暴涨,零额外训练解锁“通用代理智能”,还介绍了相关实验、优化及效率情况。
字节跳动李航博士新作:AI智能体的通用框架
字节跳动李航博士在JCST发表观点论文,提出涵盖软件和硬件智能体的通用框架。该框架以完成任务为目标,依赖LLM,用强化学习构建。文章还探讨了与大脑机制关联、未来研究方向等。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge!
论文揭露惊人漏洞,一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判,导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞,提出Master - RM模型,其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练(Post-training)技术,介绍其核心价值,从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开,分析现有技术瓶颈,指出前沿研究方向,还给出实践指南和工具链推荐。
DeepMind再登Nature:AI Agent造出了最强RL算法!
Google DeepMind团队提出DiscoRL,让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则,无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero,在未见过的游戏中也稳定高效,相关研究登《Nature》。
国产版Ollama来了,Clawdbot终于不只属于Mac和英伟达
2月2日清昴智能发布玄武CLI开源版本,可理解为“国产版Ollama”。它能抹平硬件架构差异,让国产卡大模型部署零门槛。解决了国产算力在软件生态层面的痛点,提供统一稳定的部署与调用体验。
深度对话 Benchmark 合伙人:AI 打破了 SaaS 的 3322 规则改变创造本质
Benchmark 合伙人 Eric Vishria 与 Banana Capital 合伙人 Turner Novak 对话,分享 AI 时代创业看法、投资策略等。他认为 AI 打破 SaaS 增长法则,关注创始人叙事、学习能力,坚持投资非凡公司,还谈了对上市、估值等的观点。