
苹果出手!改进GRPO,让dLLM也能高效强化学习
苹果出手!改进GRPO,让dLLM也能高效强化学习最近,扩散语言模型(dLLM)有点火。现在,苹果也加入这片新兴的战场了。
最近,扩散语言模型(dLLM)有点火。现在,苹果也加入这片新兴的战场了。
LLM 智能体(LLM Agent)正从 “纸上谈兵” 的文本生成器,进化为能自主决策、执行复杂任务的 “行动派”。它们可以使用工具、实时与环境互动,向着通用人工智能(AGI)大步迈进。然而,这份 “自主权” 也带来了新的问题:智能体在自主交互中,是否安全?
LLMs能当科研助手了? 北大出考题,结果显示:现有模型都不能胜任。
Deepseek 的 R1、OpenAI 的 o1/o3 等推理模型的出色表现充分展现了 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Reward
无需原作者同意,AI可以用已出版书籍作训练数据了。
近年来,随着人工智能从感知智能向决策智能演进,世界模型 (World Models)逐渐成为机器人领域的重要研究方向。世界模型旨在让智能体对环境进行建模并预测未来状态,从而实现更高效的规划与决策。
近年来,diffusion Transformers已经成为了现代视觉生成模型的主干网络。随着数据量和任务复杂度的进一步增加,diffusion Transformers的规模也在快速增长。然而在模型进一步扩大的过程中,如何调得较好的超参(如学习率)已经成为了一个巨大的问题,阻碍了大规模diffusion Transformers释放其全部的潜能。
总是“死记硬背”“知其然不知其所以然”?
第一作者孙秋实是香港大学计算与数据科学学院博士生,硕士毕业于新加坡国立大学数据科学系。
中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测,实现了高效且泛化的3D机器人操作学习。