「开放域RL」共找到 862 篇相关文章
DeepSeek用的GRPO有那么特别吗？万字长文分析四篇精品论文
文章解读 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文，分析 DeepSeek R1 里 GRPO 及改进算法。指出 GRPO 非特殊 RL 算法，当前 RL 算法实现相似，变革聚焦价值函数取舍等核心维度。
Meta重返开源！30B本地Agent塞进24GB显存，LeCun火速力挺
Meta重返开源，推出开源模型Muse Glimmer，参数30B，经量化后一块24GB消费级显卡就能跑通，拥有完整Agent能力。Meta还预告Muse Spark 1.2开放权重版本将发布，扎克伯格称会恢复发布部分开放模型。
智源：ArXiv CLI重磅开源！2亿+开放论文，即将化身科研智能体的技能包
智源研究院联合高校与社区开发者研发的 DeepXiv 开源并免费开放。它是面向智能体的科技文献综合性工具集，提供数据接入、一站式能力集成、丰富接入形式等核心能力，还通过实战演示展示其在科研任务中的价值。
模型、代码、数据全开源！轻松训练自己的垂类Agent！
Together AI联合Agentica推出`DeepSWE-Preview`，基于开源Qwen模型，用RL在SWE - Bench - Verified登顶。团队将模型权重、训练框架等全开源，抛弃SFT纯用RL训练，还分享训练秘籍和TTS技巧，为垂类Agent训练提供新范本。
腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架，闫俊杰领衔！推理感知两手抓，性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune，由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制，让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列，在MEGA - Bench表现出色，且MiniMax多模态布局动作多。
破解「长程智能体」RL训练难题，腾讯提出RLVMR框架，让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架，将‘元认知’理论引入RL，通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题，经其训练的7B模型表现出色。
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。
不等风来，要做风的源头：海淀孵化器新政以“场域孵化”催生创新范式跃迁 | 甲子光年
在全球经济与科技变革背景下，孵化器正经历范式重塑。海淀出台《海淀区高质量孵化器政策》，构建“创新策源场”，通过“源头激活”“垂直深耕”“生态协同”引领行业升级，助力创新发展。