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摘要： 通过给大模型喂我们的聊天记录，就可打造出我们的数字分身，当前爆火的Weclone项目采取的就是这种做法。 阅读全文

摘要： 开发鲁棒且通用的操作策略是机器人领域的关键目标。为实现有效的泛化能力，构建包含大量演示轨迹和在复杂真实环境中完成多样化任务的综合数据集至关重要。 阅读全文

摘要： 1.论文概述 论文标题：SAM3: Segment Anything with Concepts 作者团队：Anonymous authors 发布时间：ICLR2026 论文链接：https://openreview.net/pdf?id=r35clVtGzw 👉Lab4AI 大模型实验室链接： 阅读全文

摘要： 01 论文概述 论文名称： Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model —— DPO：你的语言模型，其实就是个奖励模型 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2305.1 阅读全文

摘要： TRM仅使用一个超小的2层网络（7M参数），通过更直接、完整的递归和深度监督机制，在多个基准测试上显著超越了HRM和许多主流LLMs。其最引人注目的成果是在ARC-AGI-1上达到45%的测试准确率，超过了参数量是其数百万倍的LLMs。 阅读全文

摘要： 北理工团队在AAAI 2025的论文中提出了一种专为实时航拍图像检测而深度优化的新架构FBRT-YOLO。阅读原文，欢迎访问Lab4AI.cn官网~ 阅读全文

摘要： 当前 AI 智能体训练面临两大核心难题： 1. 强化学习依赖明确奖励信号，但现实环境中（如医疗决策、复杂机器人控制）难以设计可验证的奖励函数，且长任务链导致「信用分配」困难。 2. 模仿学习依赖昂贵专家数据，但人类示范数据有限且模型无法通过失败经验迭代，泛化能力弱。 Meta 提出的「早期经验」（Early Experience）范式，在模仿学习与强化学习之间架起桥梁，让智能体通过「行动 - 观察 - 反思」自主学习，无需外部奖励。 阅读论文原文，欢迎访问Lab4AI官网~ 阅读全文