本文探讨了强化学习与智能体的区别及联系。强化学习是一种通过试错和反馈来优化决策的方法论，而智能体则是一个完整的自主系统架构。两者可独立存在，也可结合形成强化学习智能体。随着大语言模型的发展，出现了基于LLM的新型智能体，它以语言为通用接口，主要分为对话式、任务导向型和多智能体协作系统三种模式。传统智能体和LLM智能体各有优势，适用于不同场景：前者适合精确控制和实时反应，后者擅长自然语言交互和快速开

AI 或人工智能是计算机科学的一个分支，专注于创建可以执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括理解自然语言、识别模式、做出决策和从经验中学习。AI 是一个广阔的领域，包含众多子领域，每个子领域都有其独特的目标和专长。

基于深度学习的车道线检测已从实验室研究走向实际应用，但仍需在鲁棒性、实时性和泛化能力上持续突破。随着自动驾驶技术的发展，车道线检测将与更多环境感知技术融合，成为智能驾驶系统的关键基础模块。有以下论文写作问题的可以扫下方名片详聊前沿顶会、期刊论文、综述文献浩如烟海，不知道学习路径，无从下手？没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不下去、读不透彻一篇完整的论文？CVPR、ICCV、ECCV、IC

AI教母李飞飞指出当前大语言模型(LLM)存在根本局限——缺乏对物理世界的"根基"理解，只是"能言善辩的瞎子"。她提出的"空间智能"旨在为AI构建"世界模型"，使其真正理解三维空间的物理规律。这种能力包含三大核心：生成性(创建符合物理规则的3D环境)、多模态(处理多种输入输出形式)和交互性(模拟"感知-行动&

摘要：本文探讨了大语言模型（LLM）的两种主要训练范式：监督微调（SFT）和强化学习（RL）。SFT通过特定领域数据优化模型输出，适用于机器翻译、情感分析等生成性任务；RL则通过奖励机制引导模型符合人类偏好，适用于评分、排序等任务。文章详细比较了两者的任务定义、适用场景、训练数据和方法，并介绍了PPO、DPO等常用RL算法。这些方法共同构成了从预训练到企业级落地的完整AI模型优化路径。

AI人才需求爆发式增长，大模型算法岗月薪可达5.2万。2023年AI应用元年开启后，近60%高科技企业将AI人才视为核心招聘指标。调研显示，企业更看重实际项目经验（52.5%）和算法基础（60.3%），名校学历（28.8%）重要性下降。技术研发类岗位薪酬显著高于非技术岗，约58%企业计划扩招AI人才。AI正从技术能力向业务能力转化，复合型人才和具备持续学习能力者更具竞争力。建议求职者注重培养创造力

摘要：清华大学与上海交通大学联合团队在NeurIPS2025发表满分论文，颠覆性指出基座模型本身而非强化学习（RLVR）决定大模型推理上限。研究通过pass@k指标对比实验发现，RLVR仅优化底模已有能力而非扩展新能力，且蒸馏方法更具进化潜力。该结论对当前主流RLVR技术路径提出挑战，引发对相关领域投入方向的重新思考。论文采用多基准测试验证，团队包含清华LeapLab多名优秀研究者。作者强调该发现

摘要：清华大学与上海交通大学联合团队在NeurIPS2025发表满分论文，颠覆性指出基座模型本身而非强化学习（RLVR）决定大模型推理上限。研究通过pass@k指标对比实验发现，RLVR仅优化底模已有能力而非扩展新能力，且蒸馏方法更具进化潜力。该结论对当前主流RLVR技术路径提出挑战，引发对相关领域投入方向的重新思考。论文采用多基准测试验证，团队包含清华LeapLab多名优秀研究者。作者强调该发现

通过以上步骤，从基础理论到实践案例，逐步掌握使用PPO算法解决两足机器人步行问题的关键技术和实现方法。结合仿真平台和现有工具，进行实践操作，进一步深化理解和应用能力。2024年零基础AI学习路线部分新增内容。

摘要：Agent（智能体）正从被动应答转向主动执行，重塑人机协作方式。其核心由四大组件构成：大脑（LLM）负责决策、技能（Tools）实现行动、记忆（Memory）保持连贯性、规划（Planning）拆解任务。文章详细阐述了Agent在产品研发、运营增长、客户服务和企业流程中的落地场景，通过自动化PRD生成、智能客服、跨系统协同等应用实现效率提升。同时指出当前存在成本、可靠性、安全性和维护复杂度等