「人类反馈强化学习」共找到 1976 篇相关文章
机器人需求驱动导航新SOTA,成功率提升15%!浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知,将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航,实验中表现优于单视角SOTA方法,为智能机器人技术发展奠基。
先别急着给OpenAI加冕!陶哲轩:这种「金牌」,含金量取决于「赛制」
OpenAI 官宣推理模型在 IMO 获金牌水平成绩,此前各模型表现不佳。数学家陶哲轩劝谨慎看待,认为无严格测试条件难比较 AI 与人类。网友看法不一,模型训练方法及 Alexander Wei 受关注。
AI数学能力暴涨100%,自进化直逼RL极限!CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈,CMU团队提出SRT方法,让LLM自我进化,提升数学与推理能力,性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限,提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
15小时3.5万Star!Altman投资的AI终端开源炸圈:曾经没人用,如今靠Agent翻身
AI编程赛道竞争激烈,Altman支持的现代终端Warp宣布开源,OpenAI成创始赞助商。Warp团队认为传统开发模式遇瓶颈,开源可汇集创意,让人类开发者转型为“代理管理者”。此外,Warp在功能上也有开放举措。
从 0 到 25 万行:一个 100% AI 编码项目,真正难的不是生成,而是治理
作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验,指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况,阐述项目长出反馈系统的过程,包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
世界首个!李飞飞团队推出物理推理基准,大模型统统不及格?
斯坦福联合中科大团队推出世界首个评估视觉语言模型物理推理能力的基准QuantiPhy,通过测试发现顶尖模型在数值计算上不如人类,还揭示模型推理靠记忆而非测量,为AI发展指明方向。
我是微软工程师,编程了30多年,如今我几乎不再编程了
微软资深工程师 Paul Payne 分享编程 30 多年感受,认为 AI 正颠覆软件工程领域。他所在团队研究 LLM 驱动系统,系统从程序员手中接走大量工作,Amplifier 等工具让编程变得更简单,人类程序员价值将升华。
奥特曼“续命”大计:押注让大脑变年轻的药物,预计年底临床试验
奥特曼加大对Retro Biosciences投资,该公司想将人类寿命延长10年。其计划年底让首位受试者入组,2025年底启动首个人体临床药物试验,用代号RTR242药物逆转阿尔茨海默症,还借助AI研发疗法。
谷歌推出 Jules:一款基于 Gemini 2.5 的异步编程智能体
谷歌将异步智能编程助手 Jules 正式发布,它基于 Gemini 2.5 Pro 模型,可执行多种编程活动。采用异步模式,直接接入代码库。测试阶段开发者反馈多,正式版有三种访问层级,但部分用户对其界面和输出质量不满。