「强化学习范式」共找到 2266 篇相关文章
世界模型最新综述!中科院联合MBZ、NTU、Oxford系统梳理前沿进展
中科院联合多机构及顶尖学者合作,系统梳理世界模型建模范式、方法等,归纳为四大分支,还梳理其在多领域应用、基准数据集等,讨论走向通用智能面临的障碍。
SeePhys Pro:重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro,是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等,测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定,为模型评测和训练研究提供基础。
Meta-Harness:让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness,让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’,记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色,但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模,灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces!
4月10日晚,灵初智能发布大模型、数据集与合作计划,包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线,靠系统协同,在MolmoSpaces评测中表现优异,体现自主研发路线先进性。
英伟达成开源新王?Nemotron 3全新混合专家架构,推理效率升4倍
北京时间今天凌晨,英伟达发布 Nemotron 3 系列开放模型,含 Nano、Super 和 Ultra 三种规模。Nano 已上线 Hugging Face,采用混合 MoE 架构,推理效率提升显著。该系列还具备多种核心技术和实用能力,相关工具和数据集也已开源。
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch,解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构,有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮,实现模型自进化、自纠错。
科普向:一文解构大模型后训练,GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练,先对比 PPO 与 GRPO,指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法,如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性,还提及 GRPO 其他缺陷。
6K星 Qwen围绕Web AI,打造Agent Search新生态
自Manus带火深度研究代理后,新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合,本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。
OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。
OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文,指出RAG只是其中一环,还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。
Alibaba开源WebDancer解决DeepResearch复杂信息检索难题
Alibaba开源WebDancer,从数据和训练阶段出发提出端到端自主信息检索代理构建范式。实验中,它在GAIA和WebWalkerQA基准测试表现出色,处理复杂信息检索优势显著。