「带可验证奖励的强化学习」共找到 1626 篇相关文章
具身智能空间视觉死穴,终于被最新顶会彻底解决!
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式,以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式,提出层次化数据解耦策略,该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
阿里重磅开源!Open Code Review:一周 5k star,为你的代码保驾护航
阿里开源 Open Code Review,它前身是内部 AI 代码评审助手,经大规模验证。该工具结合确定性工程与 Agent,解决通用 Agent 评审代码的问题,在准确率、效率等方面表现出色,还介绍了使用方法和评估方式。
一个框架,重塑具身研发流程:Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端,打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训,构建开发闭环,孵化出 DM0 大模型。
SDD-RIPER 团队落地指南:如何让整个团队在一周内跑通大模型编程
文章提供了 SDD - RIPER 团队落地方案,能让团队一周内跑通大模型编程,质量可控、效果可量化。阐述了推不动大模型编程的痛点及 SDD - RIPER 的解决办法,介绍了部署、实操流程和试点 SOP,还给出效果数据与常见问题解答。
美团之后,京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型,激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术,在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色,还通过多Token预测等技术加速推理,为商业场景落地扫清障碍。
与Generalist顶峰相见,30天狂吸30亿,千寻智能做对了什么?
2026年4月7日,千寻智能完成新一轮10亿融资,30天内累计融资30亿,由雷军、马云旗下资本领投。其开源具身模型Spirit v1.5展现泛化能力,技术路径获认可。千寻构建多源数据引擎,还通过现实场景数据反哺模型。
致敬Kimi K2:基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发,SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案,在强化学习多方面取得进展,还在slime框架复现全流程方案,实现媲美BF16精度,提高Rollout效率,为社区提供开源参考。
谷歌新模型登顶Nature,人类基因密码被解码
谷歌推出全新AI工具AlphaGenome,能精准预测人类DNA序列变异对调控基因生物过程的影响。它满足多项条件,在26个变异效应benchmark中25个达SOTA,还通过多个案例和实验验证了其性能。
【AAAI 2026大会特邀报告】从推理到科学发现:AI迈向可精专通才之路
上海人工智能实验室周伯文在AAAI 2026大会提出,当前处于AGI前夕,需通专融合智能。他认为可深度专业化通用模型是实现AGI的可行路径,科学发现是AI前沿,还介绍了SAGE架构及相关成果。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。