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2026-10-15 talkingdev

开源|Google Harness²:不改模型权重,让AI智能体学会自我进化

Google Research在GitHub公开的Harness²项目,展示了一种不修改模型权重、却能让智能体持续进化的工作机制。其核心思路是围绕每个具体任务动态优化“harness”,即提示词、工具调用、记忆模块与任务编排流程,并通过证...

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2026-10-12 talkingdev

前DeepMind科学家David Silver创立Ineffable:用强化学习打造“超级学习者”,挑战LLM路线

据《金融时报》采访,曾主导AlphaGo研发的DeepMind前科学家David Silver披露了新创业公司Ineffable的愿景:构建一种基于强化学习(RL)的“超级学习者”,作为大语言模型(LLM)之外的替代路径。Silver认为,当前LLM主...

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2026-10-02 talkingdev

Cloudflare 推出开源决策模型 Clef 与 Clef-flash,强化边缘分类与智能体路由

Cloudflare 近日发布 Clef 与 Clef-flash 两款开源决策模型,专注于返回有界且带类型标注的决策结果,并为每个决策附带概率值,适用于路由、分类以及智能体工作流等场景。这两款模型部署在 Cloudflare Workers AI 上...

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2026-09-24 talkingdev

迈向机器人通用后训练:EXPO-FT 展示稳定强化学习新路径

机器人领域正寻求一种类似大语言模型的通用后训练方案,以实现可靠的自主部署。当前模仿学习等方法更多依赖研究者直觉而非结构化流程,而强化学习的训练不稳定性也长期制约机器人策略学习。近期提出的EXPO-FT展示了...

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2026-09-22 talkingdev

小米开源 MiMo-V2.6 Pro 与 Flash:全模态模型可构建3D场景、操控机械臂并作曲

小米正式开源 MiMo-V2.6 Pro 和 MiMo-V2.6 Flash 两款全模态模型,展示了从视觉、语言到动作与音乐等多模态任务上的统一能力。官方介绍,这两款模型能够协调多个智能体来构建并以视觉方式测试交互式 3D 场景,还能直...

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2026-09-21 talkingdev

LessWrong:大模型数学和编程强,不是因为容易验证,而是预训练数据几乎全对

近日,LessWrong 上一篇分析文章指出,大语言模型之所以在数学和编程任务上表现突出,并不能简单归因于“数学答案容易验证”。更核心的原因在于:这些模型的能力仍主要由模仿学习驱动,而非强化学习;数学领域的预训练...

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2026-09-16 talkingdev

强化学习新方法Never Giving Up:让LLM在困难任务上不再轻易放弃

标准强化学习(RL)在训练大语言模型(LLM)时,往往在最困难的问题上表现不佳,简单标量奖励信号难以精确衡量模型在复杂任务上的真实能力。这篇题为《Learning to Solve Hard Problems in RL for LLMs by Never Giv...

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2026-09-16 talkingdev

Periodic Neon 超越 GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1:更低成本攻克高难 XRD 分析,已部署实验室加速超导体研发

Periodic Labs 宣布其模型 Periodic Neon 在材料科学关键基准 FrontierXRD 上,以更低的单次分析成本超越 GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1,成为高难度 X 射线衍射(XRD)分析的帕累托最优模型。区别于仅依赖通用网...

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