「人类反馈强化学习」共找到 1976 篇相关文章
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
文章介绍 Agent 发展历程，从单一 LLM 调用到 OneAgent + MCPs 范式。Manus 是 Loop 框架典型代表，将其与 Cline 开发范式结合企业 MCP Server，可完成多业务需求。同时指出该范式不足及发展方向，还介绍强化学习应用。
阿里发布新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max，登顶最佳国产模型
5月20日，阿里发布新一代千问旗舰模型Qwen3.7 - Max。近三月千问迭代三次，Qwen3.7 - Max在多测评中表现优异，位列国产模型第一。它强化编程等能力，阿里还通过MaaS等连接各环节，布局AI基础设施。
GLM-5正式发布，744B参数，对标Claude
GLM-5正式发布，对标Claude，参数从355B扩至744B，预训练数据增加。采用GlmMoeDsa架构，部署成本降低。数据表现佳，在多测试中成绩亮眼，还能直输Office文档，部署支持多框架和国产芯片，早期反馈积极。
听了Andrej Karpathy最新2小时访谈，我对Agent彻底祛魅了
Andrej Karpathy在播客中表示，Agent发展还需十年，离像实习生工作还差很远，要解决诸多能力问题；他认为强化学习糟糕但其他方法更糟，还提出AI应削减背书式记忆、未来强大AI或仅十亿参数等观点。
提前实测Opus 5：3D细节封神，然而有一个致命缺陷
全网苦等Opus 5，结果其暂缓发布，理由是怕威胁人类对高级AI的控制，遭网友怒批。部分开发者提前实测，它3D细节表现出色，但耗token且看图测试翻车，原定有诸多强大特性。
单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
荣登HuggingFace周榜首位， 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练！
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注，荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法，在基准测试中，用一半工具调用预算就显著优于现有方法。
北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
5 万行代码 Vibe Coding 实践复盘：最佳实践、关键技术，Bitter Lesson
大厂资深工程师分享 3 个月用 AI 写 5 万行代码的体验，介绍 Vibe Coding 实践，分析 Coding Agent 关键技术如语义搜索、MCP，对比 Cursor、GitHub Copilot、Cline 等产品，还提到 Agent 开发要避免过度植入人类经验。