温和的走进生成式AI【从VAE到Flow Matching】
【Frontier】扩散模型和自回归的本质区别以及联系起来的桥梁
《流匹配与扩散模型|6.S184 Flow Matching and Diffusion Models》中英字幕(Claude-3.7-s)
【Frontier】追求奖励完全错误!强化学习应该学习时序表征!NeurIPS 2025最佳论文作者最新演讲 | 2026.03
【Frontier】自监督的表征学习和强化学习,NeurIPS 2025 best paper作者倾力阐述
【Fresh Paper】NeurIPS 最佳论文亚军 强化学习真的激发了超越base model的推理能力吗
【Frontier】吵到红温!AI4Math到底能不能摧毁人类数学,AI大佬和数学大佬激烈交锋! | Stanford | 数学的未来研讨会
【Frontier】表征驱动的强化学习技能发现 | Marlos C. Machado
【Frontier】超越古法标量奖励的瓶颈 | Chelsea Finn
【Frontier】持续学习视角下的快速适应
【Frontier】怎样学到专注于控制的表征
【Frontier】扩散模型和能量基模型的组合推理能力 | Yilun Du
【Frontier】强化学习还需要哪些改进?
【Fresh Paper】潜空间傅里叶变换 | ICLR 2026 oral
【Frontier】多智能体模仿学习
【Frontier】无需人类的强自我进化怎样实现 | OpenAI RL VP | Jerry Tworek
【Frontier】打脸LeCun,干翻JEPA!为什么AI不该只预测潜空间?世界模型之辩 | Jürgen Schmidhuber
Talk | 卡耐基梅隆大学何泰然:安全、敏捷、能泛化的基于强化学习的机器人控制
【Frontier】超越最大化奖励的强化学习
【Frontier】古法强化学习已死!NeurIPS 2025最佳论文作者说自监督强化学习才是未来 | 普林斯顿 | Benjamin Eysenbach