将训练场景选择建模为非平稳多臂老虎机,让优化课程与harness共同演化
标签:
全部
强化学习
扩散模型
大语言模型
基准测试
视频生成
LLM智能体
世界模型
视觉语言模型
GRPO
多模态大模型
知识蒸馏
基准评测
具身智能
流匹配
机器人操作
多智能体系统
智能体
LLM Agent
可解释性
图像生成
代码生成
多模态学习
检索增强生成
注意力机制
RLVR
后训练
视频理解
机器人学习
长上下文
多模态
数学推理
图像编辑
VLA
数据合成
多模态大语言模型
推理加速
高效推理
评测基准
自监督学习
工具调用
对比学习
扩散语言模型
视觉-语言-动作模型
参数高效微调
Transformer
工具使用
LoRA
持续学习
LLM评估
自蒸馏
多模态推理
RAG
模仿学习
综述
LLM推理
信息检索
信用分配
在线策略蒸馏
模型压缩
合成数据
用类BPE方法从轨迹中零LLM调用挖掘技能树,并以数据、奖励、上下文三种方式注入智能体训练
智能体先验引导的策略学习
👍 50用技能的结构先验同时塑形训练泛化并指导运行时技能选择组合
冻结人形控制器,用LLM在测试时进化分阶段奖励程序,零训练解锁新移动操作技能
提出INTENTFLUX基准量化意图漂移,STATEFORGE显式状态折叠部分修复损失
首个Kali Linux细粒度安全命令生成基准,免运行时奖励训练使8B模型媲美685B
双层协同进化解与搜索查询,知识缺口门控让LLM按需上网检索
探索-诊断-改进局部循环加全局质量监控实现游戏自主迭代开发,并将经验内化回模型。
固定状态换目标重排动作偏好,激发预训练世界知识,实现未见环境的可迁移决策
用智能体化贝叶斯优化管理研究想法,AutoLab 十任务全面领先且最高提速 3.1 倍
构建5万条智能体错误-诊断对,验证失败经验可转化为诊断与修复训练信号
自进化的多智能体搜索自动重写智能体 harness,三大基准全面刷新 SoTA
以100份长篇GDD构建冻结的依赖感知契约,三轴联动评测并改进编码代理的设计忠实度
定向自蒸馏训练小型顾问模型,为冻结前沿LLM提供有效建议
混合检索配列表式智能体审查,把CVE精准定位到修复提交,R@1领先点式基线25.34个百分点
自动把社区技能改造成可验证训练环境,SFT 后 9B 模型在两项基准上超过 397B 模型
LongCat 深度研究系统以 ResearchSpec 协调多智能体规划、章节研究与分层编辑。
把指令驱动的图像生成模型当作开放式视觉工具,让多模态大模型在像素空间里推理
从25万条真实部署轨迹自动构建行为基准,九个前沿大模型平均通过率仅26.7%
面向机器人操作的跨智能体递归框架蒸馏
👍 39强智能体把干预经验蒸馏成操作手册并递归精炼,轻量智能体照做即可大幅提升冻结VLA成功率