强化学习远不是最优,CMU刚刚提出最大似然强化学习
强化学习远不是最优,CMU刚刚提出最大似然强化学习在大模型时代,从代码生成到数学推理,再到自主规划的 Agent 系统,强化学习几乎成了「最后一公里」的标准配置。
在大模型时代,从代码生成到数学推理,再到自主规划的 Agent 系统,强化学习几乎成了「最后一公里」的标准配置。
又一位大佬准备对现有 AI 技术范式开刀了。
近日,美团推出全新多模态统一大模型方案 STAR(STacked AutoRegressive Scheme for Unified Multimodal Learning),凭借创新的 "堆叠自回归架构 + 任务递进训练" 双核心设计,实现了 "理解能力不打折、生成能力达顶尖" 的双重突破。
刚刚,谷歌发布了一项新的研究进展:他们用 Gemini 做了一次系统性的数学攻关实验,把目标对准了著名的 Erdős Problems 数据库里 700 个仍被标注为 open(未解决)的猜想。
受 Kimi K2 团队启发,SGLang RL 团队成功落地了 INT4 量化感知训练(QAT) 流程方案。通过 “训练端伪量化 + 推理端真实量化(W4A16)” 的方案组合,我们实现了媲美 BF16 全精度训练的稳定性与训推一致性,
面对同行评审,许多作者都有过这样的经历:明明回答了审稿人的每一个问题,态度也足够谦卑,为什么最终还是没能打动对方?
何恺明团队新论文,再次「大道至简」。
不久前在 AGI-Next 前沿峰会上,姚顺雨曾分享过一个核心观点:模型想要迈向高价值应用,核心瓶颈就在于能否「用好上下文(Context)」。
AI,是色盲吗?
让模型真正 “能行动”,往往需要一个可执行、可验证的符号世界模型(Symbolic World Model):它不是抽象的文字描述,而是能被规划器或执行器直接调用的形式化定义 —— 例如 PDDL 领域 / 问题,或可运行的环境代码 / 模拟器。