如今，强化学习（RL）已成为提升大语言模型（LLM）复杂推理与解题能力的关键技术范式，而稳定的训练过程对于成功扩展 RL 至关重要。由于语言具有强烈的上下文属性，LLM 的 RL 通常依赖序列级奖励 —— 即根据完整生成序列给一个标量分数。
无需懂一行代码，Gemini 3正在重塑3D交互创作的边界！详细对比了Canvas与AI Studio在开发场景下的独特优势，带你亲身体验这场「零门槛」的3D交互革命。
AI 是人类能力的「放大器」。
国内记忆框架首开源，企业实战已上线运行。在海外巨头已经将“记忆系统”提升到基础设施层的同时，红熊AI便是其中之一。公司成立于2024年，围绕多模态大模型与记忆科学开展研发，并将这些能力用于为企业提供智能客服、营销自动化与AI智能体服务。
关于如何避免让大语言模型产生幻觉，一直以来的相关研究都非常多。
本科毕业于北大工学院，早期研究聚焦于自动驾驶；博士后期间在卡内基梅隆大学，利用强化学习解决核聚变反应堆控制问题。陈佳玉的科研生涯，始终围绕着复杂系统的智能控制展开。
谷歌DeepMind掌门人断言，2030年AGI必至！不过，在此之前，还差1-2个「Transformer级」核爆突破。恰在NeurIPS大会上，谷歌甩出下一代Transformer最强继任者——Titans架构。
2025年，AI大模型的竞争焦点正在发生根本性转移。
教皇利奥十四世近日警告， AI发展不应沦为少数人的敛财工具，而须服务共同利益。他呼吁在AI时代重申「何谓为人」，警惕技术侵蚀人类尊严与思考能力，敦促全社会守护年轻一代的心灵自由，确保由人类主导技术的未来。
当问题又深又复杂时，一味上最强模型既贵又慢。测试时扩展能想得更久，却不一定想得更对。
