文章预览
今日AI领域最新热点新闻:
技术研究热点 论文: An Empirical Study on Eliciting and Improving R1-like Reasoning Models - 该研究系统地探索了影响强化学习训练效果的各种因素，并通过详尽实验表明，即使是性能较高的模型，通过RL训练也能实现进一步优化。 Github项目: Slow_Thinking_with_LLMs - 提供了用于复现和改进大型推理模型（如DeepSeek-R1）的代码库，旨在通过强化学习提升模型的推理能力。 论文: Agentic Reasoning: Reasoning LLMs with Tools for the Deep Research - 提出了一种新框架，使大型语言模型能够通过外部工具（如搜索助手、代码助手等）增强其推理能力。 论文: FLIP : Flow-Centric Generative Planning as General-Purpose Manipulation World Model - 提出了一种基于图像流的通用机器人操作规划方法，能够适用于多种机器人任务。 Github项目: FLIP - 提供了实现FLIP框架所需的代码，包括
………………………………
