扩展

强化学习也涌现？自监督RL扩展到1000层网络，机器人任务提升50倍

虽然大多数强化学习（RL）方法都在使用浅层多层感知器（MLP），但普林斯顿大学和华沙理工的新研究表明，将对比 RL（CRL）扩展到 1000 层可以显著提高性能，在各种机器人任务中，性能可以提高最多 50 倍。论文标题：1000 Layer Networks for Self-Supervised RL: Scaling Depth Can Enable New Goal-Reaching Capabilities论文链接：链接：，强化学习的重要性因为 DeepSeek R1 等研究再次凸显出来，该方法通过试错让智能体学会在复杂环境中完成任务。尽管自监督学习近年在语言和视觉领域取得了显著突破，但 RL 领域的进展相对滞后。

3/22/2025 9:01:00 PM

机器之心

字节跳动推出 AIBrix：全新开源推理系统专为大语言模型设计

字节跳动近日宣布开源其最新研发的 AIBrix 推理系统。这一系统特别为 vLLM 推理引擎打造，目标是提供一个可扩展且高性价比的推理控制面，满足企业日益增长的 AI 需求。 AIBrix 的推出标志着一个新阶段的开始，项目团队希望通过这一开源项目为构建可扩展的推理基础设施奠定基础。

2/28/2025 11:08:00 AM

AI在线

初探谷歌 Gemini 的 Google Photos 扩展：帮用户回忆过往、记录信息

科技媒体 Android Authority 今天（9 月 13 日）报道，谷歌目前正在 Gemini 应用中测试 Google Photos 扩展，在最新 15.36.40.29 测试版 Google 应用中初步体验了该扩展。根据 Google 的官方描述，该扩展主要提供两种使用方式：“回忆过往活动，如首次品尝的美食照片”以及“利用摄影来记录信息”。这强烈暗示扩展将主要运用即将登陆 Google Photos 的“Ask Photos”和自然语言搜索功能。谷歌已推出自然语言搜索功能，支持用户使用随意的对话式描述来

9/13/2024 3:11:36 PM

故渊

数据更多更好还是质量更高更好？这项研究能帮你做出选择

当计算预算低时，重复使用高质量数据更好；当不差钱时，使用大量数据更有利。对基础模型进行 scaling 是指使用更多数据、计算和参数进行预训练，简单来说就是「规模扩展」。虽然直接扩展模型规模看起来简单粗暴，但也确实为机器学习社区带来了不少表现卓越的模型。之前不少研究都认可扩大神经模型规模的做法，所谓量变引起质变，这种观点也被称为神经扩展律（neural scaling laws）。近段时间，又有不少人认为「数据」才是那些当前最佳的闭源模型的关键，不管是 LLM、VLM 还是扩散模型。随着数据质量的重要性得到认可，已

5/20/2024 3:04:00 PM

机器之心

无需训练，自动扩展的视觉Transformer来了

来自德克萨斯大学奥斯汀分校、悉尼科技大学和谷歌的研究者提出了一个无需训练就能自动扩展框架 As-ViT，其能以高效和有原则的方式自动发现和扩展 ViT。

4/10/2022 12:49:00 PM

机器之心

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