「行为校准强化学习」共找到 927 篇相关文章
Theory of Agent:构造知行合一的智能体
当前AI(如ChatGPT)存在行为随机性、效率黑洞等问题,论文指出AI缺乏认知地基,需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”,分析了知识与决策边界,给出最优行为四象限,介绍落地路径和未来发展方向。
图像分词器造反了!华为 Selftok:自回归内核完美统一扩散模型,触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术,通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统,实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构,实验在多方面表现优异,论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
大模型狙击黑产:挚文集团社交生态攻防实战全揭秘
挚文集团生态技术负责人李波在AICon大会分享大模型在社交生态落地实践。介绍集团生态问题,提出构建治理框架,还阐述多模态大模型研发方案、细粒度用户画像建设及审核侧应用,最后总结现状并展望未来。
仅隔一天,OpenAI同步上线o3和o4 mini,它们能调用ChatGPT里的多种工具,可基于图像思考。o3是强大推理模型,o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验,还开源了Codex CLI。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现,梳理发展现状、趋势与挑战,强调生成式AI在其演进中的关键作用,还分析我国发展进展、风险,并给出研究方向与对策。
豆包 2.1 Pro:属于普通人的代码能力
作者分享用AI写代码的经历,指出豆包2.1 Pro强化Coding Agent端到端交付能力,成本低。还展示用它做的多个案例,如歇后语扭蛋机、文件整理工具等,认为其能解决日常问题,降低Coding门槛。
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。
AI抹平了执行力,一个人的价值该重新怎么算
AI 把执行成本压到近乎零,让公司原有的评估制度失灵,出现领导不会下需求、执行力无区分度、产出不稳定等症状。旧体系重执行流量,AI 时代更看重判断势能,组织、管理者和个人都需重新校准。
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。