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摘要： SWEET-RL（Step-WisE Evaluation from Training-time information，基于训练时信息的逐步评估）是多轮大型语言模型（LLM）代理强化学习领域的重要技术进展。该算法相较于现有最先进的方法，成功率提升了6%，使Llama-3.1-8B等小型开源模型能够 阅读全文

摘要： 在异常检测领域，尤其针对工业机械、核反应堆和网络安全等复杂系统，传统方法往往难以有效处理高维度且相互关联的数据流。多元状态估计技术(MSET) 与序贯概率比检验(SPRT) 的组合方法在此类场景中展现出显著优势。 MSET-SPRT是一种结合机器学习状态估计与统计假设检验的混合技术框架，通过其高精度 阅读全文

摘要： RAL-Writer Agent是一种专业的人工智能写作辅助技术，旨在解决生成高质量、内容丰富的长篇文章时所面临的技术挑战，确保全文保持连贯性和相关性。本研究将系统分析RAL-Writer的核心技术架构、功能特点及其在内容创作、学术研究和专业交流领域的应用前景。 长文本生成的技术挑战 当前数字环境下 阅读全文

摘要： 预测不确定性量化在数据驱动决策过程中具有关键作用。无论是评估医疗干预的风险概率还是预测金融市场的价格波动范围，我们常需要构建预测区间——即以特定置信度包含目标真值的概率区间。 **分位数回归(Quantile Regression, QR)**作为一种传统统计方法，长期以来被用于预测此类区间。与常规 阅读全文

摘要： 扩散模型已成为现代文本到图像 (T2I) 生成技术的核心，能够生成高质量图像，但其迭代式推理过程导致生成速度缓慢。多数模型通常需要 20–50 个去噪步骤，这严重制约了其在实时应用中的部署。 现有的蒸馏技术旨在加速扩散模型的采样过程，然而，这些方法往往会引入稳定性问题，在极低步数下出现质量下降，并可 阅读全文

摘要： 广义优势估计(Generalized Advantage Estimation, GAE)由Schulman等人在2016年的论文中提出，是近端策略优化(PPO)算法的重要基础理论，也是促使PPO成为高效强化学习算法的核心因素之一。 GAE的理论基础建立在资格迹(eligibility traces 阅读全文

摘要： 自VQGAN和Latent Diffusion Models等视觉生成框架问世以来，先进的图像生成系统通常采用两阶段架构：首先将视觉数据Token化或压缩至低维潜在空间，随后学习生成模型。传统Token化器训练遵循标准范式，通过MSE、感知损失和对抗性损失的组合约束来实现图像压缩与重建。虽然扩散自编 阅读全文

摘要： 这个研究提出了一种新型强化学习(RL)框架SEARCH-R1，该框架使大型语言模型(LLM)能够实现多轮、交错的搜索与推理能力集成。不同于传统的检索增强生成(RAG)或工具使用方法，SEARCH-R1通过强化学习训练LLM自主生成查询语句，并优化其基于搜索引擎结果的推理过程。 该模型的核心创新在于完 阅读全文

摘要： 生成模型已成为人工智能领域的关键突破，赋予机器创建高度逼真的图像、音频和文本的能力。在众多生成技术中，扩散模型和Flow Matching尤为引人注目。这两种方法虽然都致力于在噪声与结构化数据之间建立转换，但其基础原理存在本质区别。本文将系统地比较这两种先进技术，深入探讨其数学原理、实际应用及理论解 阅读全文

摘要： 在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度， 阅读全文