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开源动态8

世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍!清华&加州伯克利最新开源

具身智能发展中样本效率成瓶颈,传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架,通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾,实验表现卓越,为具身智能落地提供支撑。

量子位
算法论文8

10行代码,AIME24/25提高15%!揭秘大模型强化学习熵机制

来自多机构的研究者揭示大模型强化学习中熵变化机制。发现策略熵在训练中急剧下降致性能停滞,提出 Clip - Cov 与 KL - Cov 两种正则化技术调控高协方差标记,遏制熵塌缩,在部分数据集上性能提升显著。

机器之心
算法论文8

ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law

中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队,在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究,揭示强化学习后训练的Scaling Law,提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹,成果被ACL 2026接收。

机器之心
产品应用8

打造全球首个强化学习云平台,九章云极是如何做到的?

AI正从语言模型走向智能体,强化学习成关键技术,但训练面临困难。2025年6月九章云极发布全球首个工业级强化学习云平台AgentiCTRL,实现系统级重构,其智能基础设施战略布局领先,具产业赋能优势。

机器之心
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从RLHF、PPO到GRPO再训练推理模型,这是你需要的强化学习入门指南

强化学习是当今LLM重要技术,Unsloth团队发布教程,从吃豆人谈起,介绍RLHF、PPO到GRPO,分享用GRPO训练推理模型技巧,涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。

机器之心
新闻资讯8

ChatGPT「学习模式」火爆上线,一大波教育AI连夜被端!24小时导师免费用

OpenAI为ChatGPT上线苏格拉底「学习模式」,针对大学生,以交互式提示、分步解答等功能引导学习,可应对复杂学科难题。一经推出便受网友热捧,有人预言将端掉一波教育类AI。

新智元
产品应用8

一个模型场景通吃!它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠

长期以来,机器人系统多依赖专有模型,场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场,它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景,回应了通用泛化命题。

量子位
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Andrej Karpathy深度解读:强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」

Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」,因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评,认为找到符合原则算法是突破。

AGI Hunt
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新手必看!强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR,最后到训练推理模型

Unsloth团队发布强化学习教程,从吃豆人谈起,介绍RLHF、PPO、GRPO等概念,分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识,还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。

AINLPer
新闻资讯7

大模型是「躲在洞穴里」观察世界? 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点

加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出,当前大语言模型(LLM)只是对人类大脑和思维的间接「扫描」,如同被困洞穴看人类智慧「投影」,无法代替真正思维。

机器之心