「人类反馈强化学习」共找到 1978 篇相关文章
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
AI里最大的Bug，却也是人类文明最伟大的起点。
OpenAI论文指出AI产生幻觉是因其训练方式奖励瞎蒙行为。以考试为例，AI在信息不足时猜测是最优策略。还从统计学解释根源，指出解决幻觉需改变评估指标，也引发对人类想象力起源的思考。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”？
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式，让 agent 编码，引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering，本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合，但校准传感器和执行器是难题。
刚刚，MOSS孙天祥创业，直播AI4AI大规模科研
创业公司Analemma将全球公开直播部署端到端AI研究系统FARS，目标是全自动完成100篇论文，直播预计持续一个月。FARS是无人类干预、纯AI驱动的系统，能完成科研全流程。其创始人是孙天祥，团队年轻且获数千万美元融资。
CVPR史上首次！中国车厂主讲AI大模型，自动驾驶也玩Scaling Law?
世界计算机三大顶会之一CVPR 2025落幕，小鹏汽车作为唯一受邀车企，其世界基座模型负责人发表演讲分享成果。小鹏用强化学习打造‘AI大脑’，还自研‘世界模型’，从云到端全流程优化，展现中国车企在自动驾驶的创新实力。
Gemini 3.0 登场后，哈萨比斯要「改造」Google 全系产品
Gemini 3.0登场引发热议，被视为Google近年最稳健升级。Google DeepMind CEO哈萨比斯谈其研发过程、团队推进能力等。新模型各方面提升显著，还将强化个性化、记忆等能力，Antigravity开发平台也备受关注。
美国版梁文锋来了
美国互联网券商巨头Robinhood的CEO Vlad Tenev投身AI创业，与Tudor Achim联合创立Harmonic AI，从数学突破开始，目前已完成B轮融资，估值达8.75亿美元，目标是构建数学超人类的AI系统。
半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。