「AI强化学习」共找到 10621 篇相关文章
o3-pro正式推出!说声“嗨”就花了80美元,思考1+1用时16分钟
OpenAI推出推理模型o3 - pro,同时o3降价80%。官方测评o3 - pro表现佳,但价格贵、响应慢。o3‘是否降智’引争议,奥特曼发小作文探讨AI对人类社会影响,还透露公开权重模型推迟。
不再“纸上谈兵”:大模型能力如何转化为实际业务价值
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇,探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验,如选模型考量因素、AI Agent 创新等,还提及 MCP 应用与未来展望。
文心新出的推理大模型,给了我们信心
在 WAVE SUMMIT 2025 大会上,百度发布文心大模型 X1.1,是 X1 升级版,发布即上线可免费体验。它在事实性、指令遵循、智能体等能力显著提升,全方位测评表现出色,还开源新模型,展现百度全栈 AI 实力。
小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰,了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢,团队提前布局,自研框架,实现超180 tokens/s推理速度,还分享未来突破方向。
Agent 一年半开发复盘:大家对 Agent 的理解有错位,有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘,指出大家对Agent理解有错位,强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心,对比Chatbot与Agent,还从理论视角解释其有效性,最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
对话智源王仲远:具身智能“小组赛”才刚刚开打,机器人需要“安卓”而非 iOS
智源研究院院长王仲远在对话中指出大语言模型发展遇瓶颈,AI 需走向物理世界。智源推出“悟界”系列,试图打破具身智能“循环悖论”,做具身智能的“安卓”,还提出大小脑协同策略,认为具身智能“小组赛”未结束。
4个月,创建20万个应用,这是背后的产品|对话百度秒哒
百度无代码应用搭建平台秒哒4个月创建20万个应用。量子位对话其负责人朱广翔,他表示AI时代创意至上,秒哒让创意落地,还介绍其多智能体协作、打通百度生态等思路,以及功能迭代和未来规划。
人形机器人设计正在向仿真器低头!40年机器人从业老兵发出警告
人形机器人行业现怪象,为让仿真系统和强化学习更顺,一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’,指出仿真应服务设计而非主宰。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
让机器人「不仅会想,还能准确去做」,VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型,结合链式思维监督与强化学习,优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点,经多层面测试效果好,在多领域有应用前景。