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Unsloth发布强化学习入门教程

AINLPer2025-06-22

AI 摘要

Unsloth团队发布强化学习教程，介绍从RLHF、PPO到GRPO和RLVR等概念。GRPO高效，移除部分模型节省内存。还给出用GRPO训练推理模型方法及奖励函数示例，助新手入门。

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前OpenAI研究员：Jev前AI是悲剧

本文是对前OpenAI研究员、TypeSafe创始人Diogo Almeida的访谈，Diogo推出新型大模型Jev，批判现有Codex、Claude Code等AI产品的路线缺陷，提出面向程序直接调用的AI新方向。

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。

本文解读Together AI的新算法论文，讲解大模型强化学习中，采样端与训练端的微小偏差如何累积放大导致训练跑偏，介绍Score Centering校正方法的原理、效果与应用边界。