「带可验证奖励的强化学习」共找到 1551 篇相关文章
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
一举击败Claude Code！微软提出代码生成黑科技：一键直出36K行代码
现有方法依赖自然语言规划生成仓库易失效，微软提出Repository Planning Graph (RPG)，以图谱替代文字规划。基于此的ZeroRepo框架能让仓库生成可控、可扩、可验证，在新基准RepoCraft上表现远超Claude Code。
即将截止征集 | 全国首部AI数据标注合规标准，欢迎加入！
由中国电子商会归口、智合标准中心组织、中移互联网牵头起草的全国首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》，历时7个月，经多轮研讨，即将修订报批，仍有参编机会。
马斯克新模型背后算法来自英伟达？？？
Grok-4-fast降本增效表现出色，其背后或许关联英伟达算法论文。论文推出Jet-Nemotron模型，靠PortNAS框架降本提效，还开源代码。网友猜测Grok-4-fast基于此模型，也有人认为是营销手段。
Pogocache：开源缓存软件实现低延迟并支持多传输协议
全新开源缓存软件 Pogocache 近日发布 1.0 正式版，主打低延迟与 CPU 高效能特性，支持多种主流通信协议，宣称比其他开源缓存方案有更高吞吐量和更低延迟。还介绍了其架构、应用场景等。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
告别海量标注！浙大团队提出GUI-RCPO，让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO，这是自我监督强化学习方法，能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想，利用区域一致性自我提升，实验表明该方法有效且有泛化能力。
GPT正面对决Claude！OpenAI竟没全赢，AI安全「极限大测」真相曝光
OpenAI和Anthropic罕见合作，测试双方模型在幻觉等四大安全方面的表现。这场合作是AI安全的里程碑，百万用户每天的互动推动安全边界扩展。文中详细对比了GPT和Claude模型在各安全测试中的表现。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。