
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL,昇腾加持,开创智能体训练新范式
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL,昇腾加持,开创智能体训练新范式强化学习之父、2024 年 ACM 图灵奖得主 Richard Sutton 曾指出,人工智能正在迈入「经验时代」—— 在这个时代,真正的智能不再仅仅依赖大量标注数据的监督学习,而是来源于在真实环境中主动探索、不断积累经验的能力。
强化学习之父、2024 年 ACM 图灵奖得主 Richard Sutton 曾指出,人工智能正在迈入「经验时代」—— 在这个时代,真正的智能不再仅仅依赖大量标注数据的监督学习,而是来源于在真实环境中主动探索、不断积累经验的能力。
这些地区正在悄悄崛起
“ 低门槛、便捷、精准——AI正在把第二意见带给每一位患者。”
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苦等多年,Excel终于长大了!全新COPILOT函数神器,直接把AI塞进了表格,不论是整理数据、头脑风暴,还是分类反馈,通通一键搞定,打工人效率直接原地起飞。
2025 年上半年,日本 AI 应用市场呈现出一个鲜明特征,用户规模不大,但付费能力极强。日本总务省 7 月发布的《信息通信白皮书》显示,日本个人用户的生成式 AI 采用率仅为 26.7%,只有中国(81.2%)的三分之一,也远低于美国(68.8%)和德国(59.2%)。
故事是这样的,两周前,Anthropic 上周发布一个公告:他们的工程师在后台数据中发现了一个异常账户,正在以一种不可思议的速度,7x24 小时消耗着 Claude 模型的算力。公告中提到:”有一位用户,在每月200美元的套餐中,消耗了价值 5 万美元的模型使用量。“ 这个消耗量大到,Anthropic 不得不公开发布声明调整全球用户的速率限制。
OpenAI最近向股东们做了汇报,豪言将在未来五年烧1150亿美元,主要用于将自建的数据中心。与此同时,OpenAI也预测2030年营收将达到2000亿美元。OpenAI的信心因何如此充足?
AI 数据行业,总有新人出头。
过去几年,大语言模型(LLM)的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习(Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT):输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型,但局限也日益明显:缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。