
GUI智能体训练迎来新范式!半在线强化学习让7B模型媲美GPT-4o(在新窗口打开)
浙江大学与通义实验室Mobile-Agent团队在UI-R1的基础上,推出全新研究成果——UI-S1,提出了一种名为半在线强化学习(Semi-online Reinforcement Learning)的创新训练范式。
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浙江大学与通义实验室Mobile-Agent团队在UI-R1的基础上,推出全新研究成果——UI-S1,提出了一种名为半在线强化学习(Semi-online Reinforcement Learning)的创新训练范式。

谷歌云刚发布了一篇《Google Cloud Startup technical guide: Al agents》(Google Cloud 创业公司技术指南:AI 代理)这是一份非常详尽和全面的手册,这篇文档要解决的问题:原型到生产之间最大鸿沟,Agent的非确定性、复杂推理轨迹如何验证、如何部署与运维等。初创公司业务负责人或开发者看完后能获得一个系统性的、

OpenAI携手APOLLO的新研究发现,大模型会对指令阳奉阴违,为了达成目的故意答错问题、暗中修改数据或者操作记录来掩盖自己的违规行为……比如,o3模型在化学测试中,通过推理得出如果正确率超过50%将不会被部署的结论后,

监督微调(SFT)和强化学习(RL)微调是大模型后训练常见的两种手段。通过强化学习微调大模型在众多 NLP 场景都取得了较好的进展,但是在文本分类场景,强化学习未取得较大的进展,其表现往往不如监督学习。

CBD 算法则是快手商业化算法团队在本月初公布的新方法,全名 Causal auto-Bidding method based on Diffusion completer-aligner,即基于扩散式补全器-对齐器的因果自动出价方法。

近日,Sensor Tower 发布《2025 年 AI 应用市场调查报告》,报告中提到,移动端 AI 产品 IAP 收入在 2025 年上半年半年度环比增长率为 100%,但具体到产品上,全球 IAP 收入 Top10 全部都是 ChatBot,相比于 Web 端的百花齐放,App 端能赚到钱的 AI 原生产品依旧单一。

LeCun 这次不是批评 LLM,而是亲自改造。当前 LLM 的训练(包括预训练、微调和评估)主要依赖于在「输入空间」进行重构与生成,例如预测下一个词。 而在 CV 领域,基于「嵌入空间」的训练目标,如联合嵌入预测架构(JEPA),已被证明远优于在输入空间操作的同类方法。

不用在建模、UV、贴图软件之间反复横跳,一个工作台就能得到:这是腾讯专为3D设计师、游戏开发者、建模师等打造的专业级AI工作台混元3D Studio。

为了回答这一问题,来自牛津大学、Meta 超级智能实验室等机构的研究者提出设想:推理计算是否可以替代缺失的监督?本文认为答案是肯定的,他们提出了一种名为 CaT(Compute as Teacher)的方法,核心思想是把推理时的额外计算当作教师信号,在缺乏人工标注或可验证答案时,也能为大模型提供监督信号。

论文的标题很学术,叫《心理学增强AI智能体》但是大白话翻译一下就是,想要让大模型更好地完成任务,你们可能不需要那些动辄几百上千字的复杂Prompt,不需要什么思维链、思维图谱,甚至不需要那些精巧的指令。

近期,北京大学与字节团队提出了名为 BranchGRPO 的新型树形强化学习方法。不同于顺序展开的 DanceGRPO,BranchGRPO 通过在扩散反演过程中引入分叉(branching)与剪枝(pruning),让多个轨迹共享前缀、在中间步骤分裂,并通过逐层奖励融合实现稠密反馈。

最近,美团在AI开源赛道上在猛踩加速。今天,在开源其首款大语言模型仅仅24天后,美团又开源了其首款自研推理模型LongCat-Flash-Thinking。与其基础模型LongCat-Flash类似,效率也是LongCat-Flash-Thinking的最大特点。美团在技术报告中透露,LongCat-Flash-Thinking在自研的DORA强化学习基础设施完成训练

Scale AI的新软件工程基准SWE-BENCH PRO,出现反转!表面上看,“御三家”集体翻车,没一家的解决率超过25%: GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5分别以23.3%、22.7%、13.5%的解决率“荣”登前三。

Tool-Calling作为Agent的核心模块,智能体的双手,这项关键能力允许 LLM 调用外部函数,例如应用程序接口(APIs)、数据库、计算器和搜索引擎,决定了AI Agent的可执行边界。

构建一个工业级高仿真 3D 虚拟世界,需要投入多少时间与人力?如果仅需一段描述、一张草图,AI 便可快速自动生成 —— 你相信吗?

近来,由AI生成的视频片段以前所未有的视觉冲击力席卷了整个互联网,视频生成模型创造出了许多令人惊叹的、几乎与现实无异的动态画面。

近日,明略科技推出的基于多模态基础模型的网页 GUI 智能体 Mano,凭借其强大的性能,在行业内公认的两大挑战基准 ——Mind2Web 和 OSWorld 上同时刷新纪录,取得当前最佳成绩(SOTA)。

基于这一挑战,我们提出了 Mini-Omni-Reasoner——一种专为对话场景打造的实时推理新范式。它通过「Thinking-in-Speaking」实现边思考边表达,既能实时反馈、输出自然流畅的语音内容,又能保持高质量且可解释的推理过程。

阿里巴巴集团安全部联合清华大学、复旦大学、东南大学、新加坡南洋理工等高校,联合发布技术报告;其理念与最近OpenAI发布的GPT-5 System Card放在首位的“From Hard Refusals to Safe-Completions”理念不谋而合。

创智、基流、智谱、联通、北航、清华、东南联合打造了高效率、高可靠、高可视的 GPU 集合通信库 VCCL(Venus Collective Communication Library),VCCL 已部署于多个生产环境集群中。
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