*强化学习（RL）已被证明在监督微调（SFT）阶段后，******DeepSeek-R1**引入了组相对策略优化（GRPO），这是一种高效且有效的强化学习算法。**？********强化学习是一种独特的机器学习方法，********强化学习模仿了人类和动物从经验中学习以实现目标的学习方式。在学习过程中，******Q-learning：一种无模型、非策略性的算法，****策略梯度算法（Policy

*强化学习，就像它的名字一样，是通过“强化”某些行为来学习的过程。**在这个过程中，我们的“学生”是一个智能体（可以是一个AI程序，也可以是一个机器人），而“老师”则是环境。智能体在环境中做出各种动作，环境根据这些动作给出反馈，反馈的形式是奖励或者惩罚。智能体的目标就是通过这些反馈来学习，以便在未来能够做出更好的决策，获得更多的奖励。举个例子，假设你是一个智能体，你的任务是在一个迷宫里找到出口。你

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，视频制作领域也迎来了创新的浪潮。文本生成视频是其中的一项令人激动的进展，它利用自然语言处理技术将文本内容转化为视频。这项技术在广告、教育、娱乐等领域有着广泛的应用，可以快速生成吸引人的视频内容。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。​AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，A

随着大型语言模型（LLMs）在各种应用中的广泛使用，如何提升其回答的准确性和相关性成为一个关键问题。检索增强生成（RAG）技术通过整合外部知识库，为LLMs提供了额外的背景信息，有效地改善了模型的幻觉、领域知识不足等问题。然而，仅依靠简单的 RAG 范式存在一定的局限性，尤其在处理复杂的实体关系和多跳问题时，模型往往难以提供准确的回答。将知识图谱（KG）引入 RAG 系统为解决这一问题提供了新的路

该案例研究描述了如何将医生的病历转录转换为医学记录时序知识图谱，以进行更复杂的医疗数据分析和问题解答，并强调了WhyHow.AI的平台在该过程中的独特架构和优势。

知其然，更要知其所以然。

该文章介绍了一种称为Sparse Watermark的新型大型语言模型水印技术，它通过在少量精心选择的词汇上嵌入标记，实现了高检测率同时保持了生成文本的高质量，解决了以往方法中水印效果与文本质量之间的矛盾。

首个真正符合强化学习定义的成熟 Agent 产品出现，或许是 Devin？达到 5000 万美金 ARR。

7月23日，Meta发布了新一代开源模型系列：Llama3.1。其中405B参数的版本刷新了开源模型性能的上限，在多种指标上的测试成绩接近GPT-4等闭源模型的水平，甚至在部分基准测试中展现出来了超越头部闭源模型的潜力。

随着越来越多的人使用人工智能来提升日常生活，我们认为领先的模型和系统应该是公开可用的，以便每个人都能构建个性化的未来体验。今天，我们很高兴宣布支持整个 Llama 生态系统的最先进模型套件。我们推出了 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick，这是首批使用专家混合（MoE）架构的开源多模态模型。我们还预览了 Llama 4 Behemoth，这是世界上最智能的大型语言模型之