「最大似然强化学习」共找到 903 篇相关文章
可能是目前效果最好的开源生图模型,混元生图3.0来了
腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0,参数规模80B,是参数量最大的开源生图模型,也是首个开源工业级原生多模态生图模型,效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。
全球首个IMO金牌AI诞生!谷歌Gemini碾碎奥数神话,拿下35分震惊裁判
谷歌DeepMind官宣Gemini Deep Think在IMO获官方认证金牌,4.5小时解5题得35分。它用纯英语解题,结合并行思考与强化学习训练。谷歌后续将向部分测试者及订阅者推出模型,还公开了解题过程。
刚刚,OpenAI 发布了GPT-5 前菜:ChatGPT Agent
OpenAI发布ChatGPT Agent,它是统一智能代理系统,融合多种功能与工具,能动态选处理路径。在多测试中表现佳,采用强化学习微调新架构。使用体验似与人协作,OpenAI采取安全措施,还探索商业、分批开放,业内看法不一。
人大系团队、天使轮数千万元融资,境瞳科技给人类社会建一个「世界模型」
境瞳科技获数千万元天使轮融资,要给人类社会建「世界模型」。其社会模拟器已有超 1350 万个 AI Agent,是全球同类系统中规模最大、置信度最高的。社会智能赛道在硅谷已吸引大量投资,国内境瞳科技是该领域唯一产学研团队。
GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
具身智能奇点已至!超越π*0.6,极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化,在多真实任务近 100% 成功,超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式,用超万小时数据训练,推动通用具身智能发展。
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日,清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架,利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明,多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平,将推理能力泛化到通用多智能体系统,在一般推理任务表现显著提升。
让LLM不再话痨,快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境,效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架,通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统,让模型能自主决策思考模式,实验显示它提升了效率和准确率,还具强泛化性。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
AI 眼镜“秒变”直男程序员“脱单神器”,首次亮相被抢购一空!CEO 坦言:好产品要么能帮用户赚钱,要么能解决实际痛点
拂曦科技CEO段然分享AI眼镜创业经历。AI眼镜行业发展有趋势也有瓶颈,拂曦科技从B端转C端,其恋爱眼镜首秀被抢空。还谈到技术挑战、市场教育及未来爆款场景,强调场景是核心竞争力。