清华LeapLab开源cooragent框架：一句话构建您的本地智能体服务群
清华LeapLab开源cooragent框架：一句话构建您的本地智能体服务群刚刚，清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架：Cooragent。
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6969 点击 2025-04-23 14:46
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刚刚，清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架：Cooragent。
目前的视频生成技术大多是在短视频数据上训练，推理时则通过滑动窗口等策略，逐步扩展生成的视频长度。然而，这种方式无法充分利用视频的长时上下文信息，容易导致生成内容在时序上出现潜在的不一致性。
Adam优化器是深度学习中常用的优化算法，但其性能背后的理论解释一直不完善。近日，来自清华大学的团队提出了RAD优化器，扩展了Adam的理论基础，提升了训练稳定性。实验显示RAD在多种强化学习任务中表现优于Adam。
OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
Transformer作者Ashish Vaswani团队重磅LLM研究！简单指令：「Wait，」就能有效激发LLM显式反思，表现堪比直接告知模型存在错误。
AI 也要 007 工作制了！
DeepSeek-R1是近年来推理模型领域的一颗新星，它不仅突破了传统LLM的局限，还开启了全新的研究方向「思维链学」（Thoughtology）。这份长达142页的报告深入剖析了DeepSeek-R1的推理过程，揭示了其推理链的独特结构与优势，为未来推理模型的优化提供了重要启示。
随着3D Gaussian Splatting（3DGS）成为新一代高效三维建模技术，它的自适应特性却悄然埋下了安全隐患。
论文的第一作者是香港中文大学（深圳）数据科学学院三年级博士生徐俊杰龙，指导老师为香港中文大学（深圳）数据科学学院的贺品嘉教授和微软主管研究员何世林博士。贺品嘉老师团队的研究重点是软件工程、LLM for DevOps、大模型安全。
只靠模型尺寸变大已经不行了？大语言模型（LLM）推理需要强化学习（RL）来「加 buff」。