「机器学习建模」共找到 1779 篇相关文章
Andrej Karpathy最新万字采访：AGI还需10年，RL其实很糟糕，AGI不会导致经济大爆发
Andrej Karpathy在两小时万字采访里阐述AI观点。他认为AGI还需十年，强化学习糟糕，其不会带来经济爆炸式增长。还分享创办Eureka的愿景，想构建“知识斜坡”，让人类在AI时代有更强认知力。
Meta 将移动端消息基础设施从 C 迁移到 Rust
Meta正在用Rust逐步重写移动端消息基础设施，替换老旧C代码。内存安全、开发者幸福感和长期可维护性是迁移动机。编译核心库用于多应用，虽Rust学习曲线陡，但团队用多种方式克服，还改进工具链。
他们还没毕业，就在用AI搭建自己的世界｜五源小酒馆Vol.30 x AI Native创造者
本期五源小酒馆邀请三位年轻AI Native创造者，分享AI学习与创造经历。他们谈及AI对生活工作的改变、关注的产品及模型，探讨资源分配、AGI突破等问题，还交流了未来能力培养和给十年后自己的话。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题：探索熵机制
论文研究发现大模型经强化学习训练解题时，会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象，如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源，提出破解方法，研究对AI训练范式变革有重要意义。
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
拒绝小扎15亿美元offer的大佬，还是加入Meta了
曾拒绝小扎15亿美元薪酬包的机器学习大神Andrew Tulloch加入Meta。他此前在Meta工作11年，后到OpenAI，今年1月随前CTO创立公司，两个月前还拒绝Meta邀约，现入职具体工作未知。
Tool-Integrated RL 会是 Agents 应用突破 「基模能力限制」 的关键吗？
文章聚焦AI & Robotics业内要事，探讨Tool - Integrated RL能否助Agents突破「基模能力限制」，还涉及Copilots填产业落地鸿沟、生成式AI重塑软件开发等话题，完整版通讯含多项解读与要事速递。
谷歌助力神经科学飞跃，破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。