「协同强化学习」共找到 1840 篇相关文章
HyperEyes：从「搜得更深」到「搜得更宽」，并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型，打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁，在多基准测试中表现优异，证明准确率与效率可协同进化。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
60秒极限挑战！中国GPU独角兽杀出重围，斩获图形顶会大奖
2025年12月，SIGGRAPH Asia 2025在香港开幕，摩尔线程在3DGS重建挑战赛中凭自研技术LiteGS斩获银奖。该团队还开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化，提升训练效率与重建质量。
Claude Code 强大的秘密究竟是什么？
Claude Code 强大源于其强大模型基础、丰富实用的内置工具、不压缩上下文信息及无 IDE 包袱等优势。相比之下，OpenAI 的 Codex 因模型能力、强化训练不足等落后，Anthropic 还靠亏本推广积累数据。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球
今年8月，清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文，提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力，成果在真机和赛事中验证，加速进化平台助力研究。
CSDI峰会开启：Agentic AI 落地应用的黄金期，智能系统重塑生产力
2026年AI从大模型迈向智能体，技术底座爬坡，应用层将爆发。Agentic AI降低构建门槛，行业渗透惊人，未来智能体将重塑生产力，竞争焦点转向生态协同。2026 CSDI峰会10月16 - 18日在深圳召开，共探其应用。
Ilya的第一个模型，被曝本月上线
新智元报道，投资人Gavin Baker称Ilya Sutskever创立的SSI本月将发布首个模型。他还提及持续学习等技术或影响英伟达显卡需求，且指出Claude成华尔街“克朗凯特”，带来市场共识同质化。
审美在线、随叫随到、月薪19刀——Lovart把AI设计师这件事做认真了
Lovart适合无设计预算的人，将专业设计师装进AI工具。其Brand Kit解决风格不稳定问题，Font Generator可生成专属字体，Create Skill能固化学习成本，还有Export PSD、Mock Up等实用功能，月费仅19美元。