
万字长文带你读懂强化学习,去中心化强化学习又能否实现?
万字长文带你读懂强化学习,去中心化强化学习又能否实现?强化学习(RL)是当今 AI 领域最热门的词汇之一。近日,一篇长文梳理了新时代的强化学习范式对于模型提升的作用,同时还探索了强化学习对去中心化的意义。
强化学习(RL)是当今 AI 领域最热门的词汇之一。近日,一篇长文梳理了新时代的强化学习范式对于模型提升的作用,同时还探索了强化学习对去中心化的意义。
Agent 即一系列自动化帮助人类完成具体任务的智能体或者智能助手,可以自主进行推理,与环境进行交互并获取环境以及人类反馈,从而最终完成给定的任务,比如最近爆火的 Manus 以及 OpenAI 的 o3 等一系列模型和框架。
Qwen3强势刷新开源模型SOTA,但如何让其在资源受限场景中,既能实现低比特量化,又能保证模型“智商”不掉线?
因为大家太过热情, Gemini 2.5提前重磅更新—— 史上最强编码模型Gemini 2.5 Pro Preview的I/O版。
随着大模型加速渗透核心行业,其安全可控性正从技术议题升级为产业落地的先决条件。
照这个发展速度,不远的将来AI不仅能模仿你的行为,还能理解你为何做出这些选择。PB&J框架正是这一突破性技术的代表,它通过引入心理学中的"支架"概念,使AI能够构建合理化解释,深入理解人类决策背后的动机。
Mixture-of-Experts(MoE)在推理时仅激活每个 token 所需的一小部分专家,凭借其稀疏激活的特点,已成为当前 LLM 中的主流架构。然而,MoE 虽然显著降低了推理时的计算量,但整体参数规模依然大于同等性能的 Dense 模型,因此在显存资源极为受限的端侧部署场景中,仍然面临较大挑战。
“活过眼前的数据治理‘脏活累活’,未来五年,这个赛道遍布机遇。”深耕半导体赛道的喆塔科技创始人兼 CEO 赵文政对这个方向充满信心,他如今正在半导体软件领域引入 AI 技术。
你的默认编程模型是什么?或许可以换一换了。刚刚,Google DeepMind 发布了 Gemini 2.5 Pro 的最新更新版本:Gemini 2.5 Pro (I/O edition)。其最大的进步是编程能力大幅提升,不仅在 LMArena 编程排行榜上名列第一,同时也在 WebDev Arena 排行榜上更是以显著优势超过了昔日霸
超越DeepSeek-R1的英伟达开源新王Llama-Nemotron,是怎么训练出来的?刚刚放出的论文,把一切细节毫无保留地全部揭秘了!