「人类反馈强化学习」共找到 1980 篇相关文章
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
颠覆搜索引擎，下一代Agentic Deep Research！12家顶尖学术机构联手提出
在信息获取方式变革背景下，12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research，它由大模型驱动，可自动规划检索路径等，或颠覆传统搜索范式，且有基准成绩和TTS Law支撑，开源生态也在聚焦。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench！用Scaling RL打造，配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
苹果港大终结自回归时代？7B扩散模型发布，AI写代码逻辑彻底颠覆！
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。
72小时AI生存挑战，发生了什么？
五源发起72小时AI生存挑战，7位不同背景参与者在封闭空间，仅用AI工具和100元资金生存并创造。有人训练AI朋友，有人创作作品。过程中暴露诸多问题，也让大家看到AI能力边界与未来可能。
Lex Fridman 对谈谷歌 CEO：追上进度后，谷歌接下来打算做什么？
Lex Fridman 采访谷歌 CEO Sundar Pichai，探讨谷歌在 AI 竞赛中的逆袭、搜索和广告的 AI 模式转变、模型发展、AI 编程提效、AR 前景、自动驾驶挑战等，还谈及 AGI 及 AI 对人类的影响。
机器狗能当羽毛球搭子了！仅靠强化学习从0自学，还涌现出类人回位行为 | Science子刊
苏黎世联邦理工学院团队让机器狗靠强化学习学会打羽毛球，开发全身视觉运动控制策略，使其最高挥拍速达12米/秒，还涌现类人回位行为，研究证明足式机器人在体育场景应用可行。
【CIKM'2026】CQ-SID：LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战，提出CQ - SID等方法，经实验验证其效果佳，还介绍了线上实验成果，最后展望未来探索方向。
奥特曼最新深度访谈：AI至今没有iPhone时刻！
OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在深度对谈中复盘大模型发展，谈及砍掉Sora和自研浏览器聚焦平台，认为AI缺iPhone时刻，还分享ChatGPT决策过程、创业经历，提出从成功学经验等观点，反驳末日论。