「自我奖励训练」共找到 2494 篇相关文章
20000 GPU·h砸出 106 个SOTA模型架构：AI 科研进入“自我加速”时代
模型架构发现领域迎来突破，ASI - ARCH超级智能体无需人类预设搜索空间，完成科研闭环。经20000 GPU·h、1773次实验，发现106个超越人类SOTA的线性注意力架构，且已开源。
大模型越反思越错，原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮
北邮研究团队通过思维链审计实验，揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域，分析推理过程，发现反思会加重幻觉，且现有检测方法难以应对。
清华刘知远团队：高质量LLM训练数据获取新方法！成本降90%，性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。
Claude1.7万字系统提示词全网刷屏！Karpathy锐评：LLM训练缺乏关键范式
Claude近1.7万字系统提示词在GitHub泄露，网友称是提示技术的金矿。大神卡帕西提出系统提示学习新范式，模拟人类经验积累，让LLM有‘记忆’功能，引发网友激烈讨论。
大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
省下1.25倍算力！Kimi这篇论文，可能改写所有大模型的训练方式
大模型层数增多时，残差连接存在PreNorm稀释问题，导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案，还给出工程解法Block AttnRes，实验显示能省算力且提升效果。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息，旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据，用三种方法构建系统，还实施GPU级优化，采用两种知识迁移策略，获业内人士认可。
图片生成仿真！这个AI让3D资产「开箱即用」，直接赋能机器人训练
南洋理工大学与上海人工智能实验室团队提出PhysX - Anything，首个面向仿真、具物理属性的3D生成框架。它仅需单张图像就能生成可用于仿真的3D资产，在多项测试中表现优异，有望推动3D重建范式转变。
6.6K标星！微软开源Agent自我优化框架，为智能体注入持续学习能力！
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning，加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化，有事件追踪等核心能力，安装简单，应用场景丰富。
「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。