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近年来，视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action, VLA）在诸多机器人任务上取得了显著的进展，但它们仍面临一些关键问题，例如由于仅依赖从成功的执行轨迹中进行行为克隆，导致对新任务的泛化能力较差。
目前关于 RLHF 的 scaling（扩展）潜力研究仍然相对缺乏，尤其是在模型大小、数据组成和推理预算等关键因素上的影响尚未被系统性探索。 针对这一问题，来自清华大学与智谱的研究团队对 RLHF 在 LLM 中的 scaling 性能进行了全面研究，并提出了优化策略。
传统搜索引擎主要基于关键词匹配，通过爬虫爬取网页上的内容并建立索引库，随后根据用户输入的关键词，搜索引擎根据相关性从索引库中返回一排结果展示给用户。
现如今，以 GPT 为代表的大语言模型正深刻影响人们的生产与生活，但在处理很多专业性和复杂程度较高的问题时仍然面临挑战。在诸如药物发现、自动驾驶等复杂场景中，AI 的自主决策能力是解决问题的关键，而如何进行决策大模型的高效训练目前仍然是开放性的难题。
遵循世界的 3D 特性，很多事就会变得自然而然。 说到斯坦福大学教授李飞飞（Fei-Fei Li），她提倡的「空间智能」最近正在引领 AI 发展方向。
最近OpenAI Day2展示的demo可能把ReFT带火了。实际上这不是一个很新的概念，也不是OpenAI原创的论文。 接下来，本文对比SFT、ReFT、RHLF、DPO、PPO这几种常见的技术。
现在几乎每家公司都会有内部文档系统，如阿里的语雀、钉钉，字节的飞书，Confluence，印象笔记等等都可以提供给B端在局域网部署。因此，如果能把搜索功能做得高效，就能提高自家产品的竞争力。
在人工智能发展史上，强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题，从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
当前构建数字世界有三条路线：OpenAI的Sora追求视觉真实，谷歌的Genie 2注重实时交互，World Labs专注空间准确。这三条路线各有优势，也各有无法在短期内解决的问题。
就在刚刚，李飞飞空间智能首个项目突然发布： 仅凭借1张图，就能生成一个3D游戏世界的AI系统！