「结果导向强化学习」共找到 1203 篇相关文章
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
拒绝视频生成，深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5，放弃基于视频生成模型的路线，训练时联合学习动作与未来世界表征，推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线，具跨背景泛化能力，为世界模型提供新思路。
Deepseek V4 Pro发布，除了多模态，满足我对模型的所有想象
DeepSeek官方文档更新模型日期，意味着DeepSeek V4 Pro正式版来临，已在官方API提供。它采用MoE设计，接口能力强，Agent能力得到大幅强化，评测成绩亮眼，价格实惠且有API兼容性，不过有并发限制，近期还将上调价格。
烧了1万块横测，你用的模型可能掉队了
作者花大成本从后端、人味、前端、推理等维度，对glm 5.2、kimi k3等国产模型进行测试，展示各模型在不同测试中的结果，指出国模2T俱乐部的kimi和qwen下限高，且刻板印象需改变。
AI给你的总是平庸答案?5.8万星插件证明:问题不在模型,在你
GitHub上5.8万星的`taste-skill`仓库，无模型代码，仅用文本规则让AI编程工具输出更有品味。揭示AI默认给平庸答案是概率采样结果，还给出反中位数三问及AI时代变贵的是判断力。
用LoRA微调VLM做乳腺癌病理分类，实战对比CNN
哈萨克斯坦团队论文对比CNN和用LoRA微调的VLM在乳腺癌病理分类上的表现。指出VLM微调后接近CNN水平，但CNN仍是王者。还介绍LoRA原理、实验设计、结果，给出实战代码及对从业者和研究者的启示。
对话许华哲：进家的机器人，先做好这10件事
本文是对许华哲的访谈，他离开星海图创办破壳机器人，切入具身智能C端赛道。许华哲阐述选择进家的原因、产品规划，还探讨数据来源、模型规划、强化学习等问题，分享从科学家到创业者的体验。
AI下一前沿是模拟社会！「斯坦福AI小镇」创业后，西部世界雏形初现
业界热议人工智能的下一个前沿，斯坦福大学副教授 Percy Liang 认为是模拟社会，他所在创业公司完成 1 亿美元融资。模拟社会可预测情景、优化结果，Simile 团队开创 AI 模拟领域，但面临开发模型、高效模拟、建立信任等挑战。
BeyondSWE：AI编程80分是真的强，还是考卷太简单？
前沿模型在SWE - bench Verified测试中得分超80%，但该测试像开卷填空。中国人民大学提出BeyondSWE重新设计评测，规模是前者18倍，模型得分全跌破45%。还提出SearchSWE框架，结果显示搜索与编码能力融合待提升。
GLM-5真够顶的：超24小时自己跑代码，700次工具调用、800次切上下文！
GLM - 5正式发布，把开源AI带入长任务时代。它超24小时自己跑代码，完成GBA模拟器，能力稳定。评测结果佳，在主流测试中编程能力与Claude Opus 4.5对齐，引发网友欢呼。实测还展现多种应用能力。