AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法:让AI自己设计
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法:让AI自己设计强化学习是近来 AI 领域最热门的话题之一,新算法也在不断涌现。
强化学习是近来 AI 领域最热门的话题之一,新算法也在不断涌现。
对抗样本(adversarial examples)的迁移性(transferability)—— 在某个模型上生成的对抗样本能够同样误导其他未知模型 —— 被认为是威胁现实黑盒深度学习系统安全的核心因素。尽管现有研究已提出复杂多样的迁移攻击方法,却仍缺乏系统且公平的方法对比分析:(1)针对攻击迁移性,未采用公平超参设置的同类攻击对比分析;(2)针对攻击隐蔽性,缺乏多样指标。
直到我看到 Dedalus Labs 宣布完成 1100 万美元种子轮融资的消息,才意识到有人正在系统性地解决这个问题。这家由 Cathy Di 和 Windsor Nguyen 创立的公司,正在构建一个基础设施层,让开发者能够用 5 行代码就搭建起一个功能完整的 AI agent。这不是夸张的营销话术,而是他们真正在做的事情。
让AI懂地理,它才会走得更远。GeoEvolve让AI从助理变成「地理学博士生」,自己修bug、改算法、进化模型——这下,科学家可能真的要有个AI同事了。MIT和斯坦福学者提出了GeoEvolve,尝试了这样一种探索:
近日,号称是首个专注于金融市场的 AI 实验室的美国实验室 Nof1 启动了一个将多个 AI 大模型置于真实金融市场中进行自动化交易对决的实验平台。这一项目的名称叫做 Alpha Arena,它是一个
2025 年 10 月 22 日,AI 基础设施公司 Fal.ai宣布完成新一轮 2.5 亿美元融资。据悉,凯鹏华盈与红杉资本领投此轮,公司估值超40亿美元。
HuggingFace 与牛津大学的研究者们为想要进入现代机器人学习领域的新人们提供了了一份极其全面易懂的技术教程。这份教程将带领读者探索现代机器人学习的全景,从强化学习和模仿学习的基础原理出发,逐步走向能够在多种任务甚至不同机器人形态下运行的通用型、语言条件模型。
在 AIGC 的下一个阶段,图像编辑(Image Editing)正逐渐取代一次性生成,成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型?
TechCrunch 报道,之前一直以 AI 语音初创公司示人的 Sesame,完成了 2.5 亿美元的 B 轮融资,投资方包括红杉资本、Spark Capital 及其他未公开的投资者。随后,Sesame 创始人 Brendan Iribe 也在个人社媒账号上发帖,证实该消息。
近日,Zen7 Labs正式提出DePA(Decentralized Payment Agent,去中心化支付智能体)概念,并率先在GitHub 上开源其核心产品Zen7 Payment Agent。Zen7 Labs 是一家专注于智能计算与 Agent 技术创新的国际化团队