「任务酒馆模式」共找到 2765 篇相关文章
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld:让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文,构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld,并提出基于状态的函数调用(SFC)方法。实验显示,SFC大幅提升任务执行准确率和效率,还构建了Vehicle Benchmark进行评估。
大型语言模型稳定强化学习的新路径:几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本,通过优化几何平均替代算术平均,解决GRPO训练不稳定问题,在多任务实验中显著优于GRPO。
AGI真方向?谷歌证明:智能体在自研世界模型,世界模型is all You Need
谷歌DeepMind研究人员表明,通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型,还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域,对AI发展和安全意义重大。
Google DeepMind 联合创始人、首席 AGI 科学家:如何构建一个让 AGI 有助于人类繁荣发展的世界?
Google DeepMind联合创始人、首席AGI科学家Shane Legg在播客中称AGI可能2028年到来。他探讨AGI定义、伦理等,认为其分多层级,还指出社会模式或改变,部分工作将受影响,也强调利用好它或带来黄金时代。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架,闫俊杰领衔!推理感知两手抓,性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune,由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制,让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列,在MEGA - Bench表现出色,且MiniMax多模态布局动作多。
数学编码超越O3-high,英伟达版「DeepSeek R1二代」推理模型开源~
Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集,采用Qwen2.5架构,基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token,多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力,32B版在数学与编程基准超越O3(High)。
一文搞懂如何在Codex中使用goals
OpenAI文章介绍Codex中Goals的使用,包括定义、使用方法、与普通prompt区别、编写要点、激活后变化、内部设计等,还给出复现论文示例,指出适用与不适用场景,称其改变Codex运作模式。
后训练中的RL已死?MIT新算法挑战传统后训练思维,谢赛宁转发
MIT研究人员提出RandOpt新算法,挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制,在多任务中表现出色,揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象,引发AI社区关注。
MetaAI解锁Transformer潜意识,仅额外3%计算开销,性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》,对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量,让模型先计划后执行,用约3%计算开销,在编程等任务上性能提升最高达55%。
均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具,主流方法陷入「均值优化陷阱」,推理能力停滞。北大团队提出RiskPO,将风险规避理念融入优化目标,用MVaR+捆绑策略双管齐下,三大任务表现优异。