「强化学习算法」共找到 1910 篇相关文章
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现（v1 和 v2），前者从 vLLM 移植，后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容，还对比了两代差异，并提及相关环境变量。
姚顺雨对着唐杰杨植麟林俊旸贴大脸开讲！基模四杰中关村论英雄
清华发起AGI - Next前沿峰会，智谱唐杰、Kimi杨植麟、阿里林俊旸、姚顺雨等大咖齐聚。他们探讨AI发展方向，如唐杰认为Chat阶段结束，应走向做事；杨植麟强调做模型要创造世界观；林俊旸介绍千问进展，还讨论了路线分化、自主学习等话题。
4步生图封神，GenEval从61%狂拉到92%，全面超越GPT-4o的TDM-R1模型来了
香港科技大学唐靖团队等提出全新通用强化学习框架 TDM - R1，仅 4 步采样就让组合式生成指标 GenEval 从 61% 升至 92%，超越 GPT - 4o。它解决少步扩散模型痛点，实现多方面性能提升，为少步生图发展带来新方向。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
业界首个高质量原生3D组件生成模型来了！来自腾讯混元团队
腾讯混元3D团队推出业界首个高质量原生3D组件生成模型Hunyuan3D - Part。现有3D生成算法有局限，该模型提出新范式，含P3 - SAM和X - Part，在多数据集评估中超越现有工作，还给出体验地址和论文地址。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。
AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。