强化学习

PaSa

PaSa是由字节跳动研发的基于强化学习的学术论文检索系统,能够模仿人类研究者行为,自动调用搜索引擎、分析论文内容并追踪引文网络,提供精准全面的学术文献检索服务。其核心技术包括Crawler和Selector两个智能体,结合强化学习优化,显著提升了搜索效率与准确率。PaSa适用于学术研究、高校教学、知识产权分析等多个领域,具备高效检索和复杂查询处理能力。

Operator

Operator是由OpenAI开发的AI工具,基于Computer-Using Agent(CUA)模型,能够模拟人类操作网页浏览器,完成如预订、购物、表单填写等任务。它结合了GPT-4o的视觉识别能力和强化学习的推理能力,支持多任务处理和个性化设置。具备自我纠错、安全防护及隐私保护机制,在涉及敏感信息时会请求用户接管。适用于自动化购物、数据分析、日程安排等多种场景。

TeleAI

TeleAI-t1-preview是中国电信人工智能研究院开发的复杂推理大模型,具有强大的数学与逻辑推理能力。它在多项国际评测中表现优异,尤其在数学竞赛和古籍解析方面表现突出。模型融合了强化学习与思考范式,支持从文言文到现代汉语的数学题解析,并具备策略推理与单位换算等功能。该模型即将上线天翼AI开放平台,未来将在教育、科研等领域广泛应用。

Deep Research

Deep Research是由OpenAI开发的一款AI深度搜索与研究工具,支持多步骤自主研究,适用于金融、科学、政策等领域。基于o3模型,结合强化学习技术,能高效整合网络信息并生成结构化研究报告。用户可通过提示词触发研究流程,系统自动生成引用清晰、逻辑严谨的成果,适用于学术研究、市场分析、投资决策等场景。

ASAP

ASAP是一种由卡内基梅隆大学与英伟达联合开发的两阶段框架,用于解决仿人机器人在模拟与现实之间动力学不匹配的问题。它通过预训练阶段在模拟环境中学习运动策略,并在后训练阶段利用真实数据训练Delta动作模型,补偿动力学差异。该框架提高了机器人在复杂任务中的敏捷性、协调性和运动精度,支持多种应用场景,如体育、救援、工业、家庭服务及虚拟现实等,为仿人机器人的实际应用提供了高效的技术方案。

Satori

Satori是一款由MIT和哈佛大学等机构联合开发的7B参数大语言模型,专注于提升推理能力。其采用COAT机制和两阶段训练框架,结合强化学习优化模型性能,具备自回归搜索、数学推理、跨领域任务处理以及自我纠错等核心能力。Satori在数学和逻辑推理任务中表现突出,广泛应用于科研、教育、智能客服等多个领域,代码、数据和模型均已开源。

HUGWBC

HUGWBC是由上海交通大学与上海AI Lab联合开发的人形机器人全身控制器,支持多种自然步态和精细参数调整,具备高鲁棒性和实时外部干预能力。基于强化学习和不对称训练框架,实现从模拟到现实的高效迁移,适用于复杂地形导航、动态任务执行及人机协作等多种场景。

《Manus没有秘密》70页PPT解读AI Agent(PDF文件)

本文详细解读了AI Agent技术从L1到L3的发展历程,涵盖了定义、实现原理、用户体验及未来趋势。文章以Manus为例,探讨了Agent技术的通用性、技术实现路径及用户感知变化,强调了提升通用性、性能和用户体验的重要性。同时,文章提出了对未来发展的期望和建议。

ToddlerBot

ToddlerBot是由斯坦福大学开发的开源人形机器人平台,具备30个主动自由度,采用Dynamixel电机,总成本低于6000美元。它支持模拟到现实的零样本迁移,可通过远程操作采集高质量数据,适用于运动控制、强化学习及多机器人协作等研究场景。其高保真数字孪生技术与易维护设计,使其成为科研和教育领域的理想工具。

SignLLM

SignLLM是一款支持多语言手语生成的AI模型,能将文本转换为自然流畅的手语视频,覆盖包括ASL、GSL、LSA、KSL在内的八种手语。其核心技术包括离散化与层次化表示、自监督学习、符号-文本对齐等。该工具可用于教育、医疗、法律、媒体等多个场景,提升听障人群的沟通便利性与信息获取能力。