「强化学习范式」共找到 2265 篇相关文章
OpenAI没开源的gpt-oss基础模型，他去掉强化学习逆转出来了
OpenAI未发布gpt-oss基础模型，Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习，发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本，但不再对齐，还测试了其记忆能力，介绍了诞生原理与技术细节。
RLinf上新πRL：在线强化学习微调π0和π0.5
近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。
Cursor发布首个编程大模型！代码生成250tokens/秒，强化学习+MoE架构
Cursor 2.0正式发布，搭载自研大模型Composer。它30秒完成复杂任务，比同行快400%，每秒生成250个tokens。还带来原生浏览器工具等新功能，基于强化学习，但模型底子透明度遭质疑。
CapRL：用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈，3B模型性能媲美72B
上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL，首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B，已开源，团队持续迭代优化。
突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
让强化学习快如闪电：FlashRL一条命令实现极速Rollout，已全部开源
清华AIR、字节联合团队曾发布DAPO实现大规模LLM强化学习。刘力源、姚峰团队发现DAPO-32B中rollout生成是瓶颈，推出FlashRL，应用INT8/FP8，用TIS解决不匹配问题，加速显著且不牺牲性能，一条命令即可使用。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
演讲 | 强化学习之父 Sutton 隔空回应 Hinton：目前的 AI “理解不足，调参有余”
强化学习之父 Rich Sutton 在 UCLA 演讲《AI 的未来》，指出当下 AI“理解不足，调参有余”，是“脆弱的心智”。他定义智能，倡导建立统一心智科学，认为应从“人类数据时代”进入“经验时代”，还谈及 AI 政治与哲学。