算法论文8

清华英伟达：监督学习新方案提升数学能力

量子位2025-06-22

AI 摘要

清华、英伟达、斯坦福联合提出NFT监督学习方案，通过构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略使监督与强化学习性能持平，暗示两者有深层联系，在大模型中负向反馈作用更重要。

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传英伟达拟收购Reflection AI

本文是InfoQ编译的科技播客访谈，Reflection AI由前Google DeepMind Gemini团队成员创立，近期发布了5010亿参数的开放大模型Beam，主打编程、推理和智能体任务，发布一周后传出英伟达拟收购该公司的消息，访谈中分享了对开放模型诸多问题的观点。

本文报道九章云极言表实验室在陶哲轩发起的数学蒸馏挑战赛第二阶段拿下全部赛道满分，解决28个未解决开放数学问题，介绍了其可验证AI+强化学习的AI4S布局。

本文介绍南洋理工大学等机构研究团队提出的V-Rubrics方法，解决多模态推理中结果正确但推理错误的奖励分配误区，通过35万条细粒度准则拆分奖励计算，有效提升模型性能，论文已被EMNLP 2026主会接收，代码与数据已开源。

本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究，重新解读推理轨迹的训练价值，解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点，梳理方法设计、实验结果与适用边界，为大模型推理训练提供新参考。