「结果导向强化学习」共找到 1203 篇相关文章
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
刚刚，GPT-5内测抢先泄露！推理强到离谱，智商被曝140超越人类天才
周五凌晨，GPT-5、GPT-5 Mini和GPT-5 Nano将推出，全网可通过API和ChatGPT访问。GPT-5基准测试结果疯传，实测表现出色。同时，OpenAI发布开放权重模型GPT-oss，登顶开源王座，外媒分析其豪赌开源原因。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。
OpenAI离职员工自曝：干了一年就润了！007压力逼到极限，AGI成宗教
OpenAI离职员工Calvin French - Owen揭秘公司文化。OpenAI扩张快致机制常调整，靠Slack运转，推崇实力至上、行动导向。Codex从想法到上线仅7周，虽辛苦但成果惊人，还分享了公司在安全、代码等方面情况。
The Batch：841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款，虽已非法但人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿研究团队微调大语言模型识别圣克拉拉县契约中的歧视条款，模型可理解上下文，结果经律师确认，研究成果已开源。
对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑：Multi Agent 天然适合形式化数学 ｜Best Minds
文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法，Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等，指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
大模型狙击黑产：挚文集团社交生态攻防实战全揭秘
挚文集团生态技术负责人李波在AICon大会分享大模型在社交生态落地实践。介绍集团生态问题，提出构建治理框架，还阐述多模态大模型研发方案、细粒度用户画像建设及审核侧应用，最后总结现状并展望未来。