AGI前夜重磅:RL突破模型「认知上限」,真·学习发生了!
AGI前夜重磅:RL突破模型「认知上限」,真·学习发生了!UC Berkeley、UW、AI2 等机构联合团队最新工作提出:在恰当的训练范式下,强化学习(RL)不仅能「打磨」已有能力,更能逼出「全新算法」级的推理模式。他们构建了一个专门验证这一命题的测试框架 DELTA,并观察到从「零奖励」到接近100%突破式跃迁的「RL grokking」现象。
UC Berkeley、UW、AI2 等机构联合团队最新工作提出:在恰当的训练范式下,强化学习(RL)不仅能「打磨」已有能力,更能逼出「全新算法」级的推理模式。他们构建了一个专门验证这一命题的测试框架 DELTA,并观察到从「零奖励」到接近100%突破式跃迁的「RL grokking」现象。
AI助手Grok要全面接手X了! 马斯克宣布:X(推特)将在未来几周内彻底移除启发式推荐算法,由Grok接手,通过阅读和观看全部内容来全自动匹配用户兴趣。
本文介绍了一种用高数据效率强化学习算法 SAC 训练流策略的新方案,可以端到端优化真实的流策略,而无需采用替代目标或者策略蒸馏。SAC FLow 的核心思想是把流策略视作一个 residual RNN,再用 GRU 门控和 Transformer Decoder 两套速度参数化。
让智能体自己摸索新方法,还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR(Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning)。
本文作者团队来自 Insta360 影石研究院及其合作高校。目前,Insta360 正在面向世界模型、多模态大模型、生成式模型等前沿方向招聘实习生与全职算法工程师,欢迎有志于前沿 AI 研究与落地的同
在一场视觉算法挑战中,一组参赛团队将道路识别模型部署至在轨卫星,完成了从图像采集、模型推理到结构化结果回传的全过程。 图像未落地,模型也并未运行在地面,所有计算任务均在轨道上完成,最终仅回传识别结果。
由华中科技大学与小米汽车提出了业内首个无需 OCC 引导的多模态的图像 - 点云联合生成框架 Genesis。该算法只需基于场景描述和布局(包括车道线和 3D 框),就可以生成逼真的图像和点云视频。
上周,一个做算法的朋友给我演示了用大模型生成电路原理图的过程。那个瞬间,我仿佛看到了未来的轮廓——当AI开始理解硬件设计,我们这些靠经验在竞争中胜出的工程师,出路在哪里?
业界首个高质量原生3D组件生成模型来了!来自腾讯混元3D团队。现有的3D生成算法通常会生成一体化的3D模型,而下游应用通常需要语义可分解的3D形状,即3D物体的每一个组件需要单独地生成出来。
不牺牲任何生成质量,将多模态大模型推理最高加速3.2倍! 华为诺亚方舟实验室最新研究已入选NeurIPS 2025。