ICLR25|打开RL黑盒，首次证明强化学习存在内在维度瓶颈
ICLR25|打开RL黑盒，首次证明强化学习存在内在维度瓶颈一句话概括，原来强化学习的“捷径”是天生的，智能体能去的地方（流形）被动作维度（低维流形）限制得死死的，根本没机会去那些没用的高维空间瞎逛。
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5462 点击 2025-08-05 11:59
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一句话概括，原来强化学习的“捷径”是天生的，智能体能去的地方（流形）被动作维度（低维流形）限制得死死的，根本没机会去那些没用的高维空间瞎逛。
在人工智能快速发展的今天，我们已逐渐习惯于让 AI 识别图像、理解语言，甚至与之对话。但当我们进入真实三维世界，如何让 AI 具备「看懂场景」、「理解空间」和「推理复杂任务」的能力？这正是 3D 视觉语言模型（3D VLM）所要解决的问题。
本文第一作者唐飞，浙江大学硕士生，研究方向是 GUI Agent、多模态推理等。
相信大家都有这样一个体验。 跟AI无论什么对话，感觉都是说空话套话。
提出一个真正好的猜想，比解决它更难。这是谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯（Demis Hassabis）在莱克斯（Lex Fridman）最新对谈中的感慨。他同时也是2024年诺贝尔化学奖的得主，带队开发出了能够高精度预测蛋白质的三维结构的AlphaFold系列模型。
不知道大家是否还记得，人工智能先驱、强化学习之父、图灵奖获得者 Richard S. Sutton，在一个多月前的演讲。 Sutton 认为，LLM 现在学习人类数据的知识已经接近极限，依靠「模仿人类」很难再有创新。
从GPT-2到DeepSeek-V3和Kimi K2，架构看似未变，却藏着哪些微妙升级？本文深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术，揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
上下文工程（Context Engineering）现在有多火，就不用多说了吧。
图像生成不光要好看，更要高效。 混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO，该框架通过结合随机微分方程（SDE）和常微分方程（ODE），利用混合采样策略的灵活性，简化了MDP中的优化流程，从而提升了效率的同时还增强了性能。
近年来，扩散模型（Diffusion Models）凭借出色的生成质量，迅速成为图像、视频、语音、3D 内容等生成任务中的主流技术。从文本生成图像（如 Stable Diffusion），到高质量人脸合成、音频生成，再到三维形状建模，扩散模型正在广泛应用于游戏、虚拟现实、数字内容创作、广告设计、医学影像以及新兴的 AI 原生生产工具中。