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以下是数据驱动相关的文章

2026-01-05
使用强化学习训练扩散模型伯克利的研究团队部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车（AVs）到高峰时段的高速公路上，旨在平滑交通拥堵并降低所有人的燃料消耗。本文详细介绍了如何利用数据驱动的仿真和RL训练，实现缓解“走走停停”波动的目标，并分享了大规模实地测试的成果和挑战。
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2026-01-05
人工智能或不再需要海量训练数据约翰霍普金斯大学的最新研究表明，构建模仿生物大脑结构的人工智能系统，可能比单纯投入海量数据更重要。研究发现，某些模仿大脑设计的AI模型在未经训练的情况下就能产生类似人脑的活动，挑战了当前“数据驱动”的AI开发范式，预示着更高效、更低能耗的AI学习路径。
- 2026-01-05
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