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AI前沿：SFT vs. RL、Agent安全研究与机器人高效学习

所属专辑: AI可可AI生活

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爱可可爱生活

最近更新: 9小时前时长: 14:36

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# 泛化能力

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# 贝叶斯推断

# AI前沿

两篇论文探讨了监督微调(SFT)与强化学习(RL)在AI模型训练中的优劣，发现RL在泛化能力和适应新环境方面更具优势；另一篇关于Agent安全的文章提出Consecut框架，强调上下文对安全策略的重要性，而Transformer模型则被研究在上下文中进行贝叶斯推断。这些研究展示了AI领域的前沿进展和安全考量。

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