「机器学习算法」共找到 1999 篇相关文章
字节跳动李航博士新作:AI智能体的通用框架
字节跳动李航博士在JCST发表观点论文,提出涵盖软件和硬件智能体的通用框架。该框架以完成任务为目标,依赖LLM,用强化学习构建。文章还探讨了与大脑机制关联、未来研究方向等。
腾讯入局具身智能,宇树首批用上“大脑”
腾讯在WAIC 2025推出具身智能Tarios平台,它模块化提供能力,集成腾讯软件能力。腾讯重申“三不原则”,与众多厂商合作。该平台核心含模型算法与云服务,能为厂商补齐软件能力。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge!
论文揭露惊人漏洞,一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判,导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞,提出Master - RM模型,其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练(Post-training)技术,介绍其核心价值,从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开,分析现有技术瓶颈,指出前沿研究方向,还给出实践指南和工具链推荐。
DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人:百万 token 只是在贴胶带,AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展,认为当前范式是最终架构一部分,但持续学习等问题待解决,预计2030年左右实现AGI,还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容,并给创业者建议。
RL 效率无损飙升 3 倍:厦大-Shopee-清华联合首创,将投机解码首次引入 RL,推理能力稳如初!
传统RLVR训练中,rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL,将投机解码引入RL,训练提速2 - 3倍,避免重复生成,与主流算法兼容,在多项基准测试中性能稳定。
MIT发布自适应语言模型!新任务,自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL,让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示,其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1,在少样本学习和知识整合任务表现优异。
从0到1拆解FreeWheel ChatBI:大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验,分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践,如让 LLM 理解业务、智能选表等,还提及系统架构、算法服务,最后总结上线效果并展望未来优化方向。
比SOTA快9倍,谷歌DeepMind时空重建,把视频变成时空搜索引擎
谷歌DeepMind联合团队发布D4RT时空重建框架,颠覆传统视频转3D方法。它按需提问,像搜索引擎,处理动态视频高效。内部结构分编码、解码两步,速度快,还发明聪明收割机算法,在多项测试中表现优异。
深度对话 Benchmark 合伙人:AI 打破了 SaaS 的 3322 规则改变创造本质
Benchmark 合伙人 Eric Vishria 与 Banana Capital 合伙人 Turner Novak 对话,分享 AI 时代创业看法、投资策略等。他认为 AI 打破 SaaS 增长法则,关注创始人叙事、学习能力,坚持投资非凡公司,还谈了对上市、估值等的观点。