「多轮 RL」共找到 328 篇相关文章
字节Seed最新版原生智能体来了！一个模型搞定手机/电脑/浏览器自主操作
字节Seed发布最新版原生智能体UI - TARS - 2，采用All in one原生设计，表现优于Claude和OpenAI Agent等。它通过多轮强化学习，解决智能体操作图形界面的四大难题，在多测试中表现出色。
独家 | 破壳机器人完成亿美元级融资：「操作」才是具身落地的最大挑战
AI科技评论获悉，通用具身智能公司破壳机器人完成亿美元级Pre - A轮融资。其聚焦机器人操作能力，采用“WAM×RL×DATA”飞轮体系实现快速迭代，还推进软硬件联合研发探索具身落地。
Meta首个Agent生图模型登场，空降竞技场第二
Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image，引入智能体机制，能编写代码、网络搜索，有自主修正能力，支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video，两模型均与Meta产品深度整合。
MiniMax M2.5发布：硬刚 Claude Opus，一美元包断一小时的生产力
MiniMax M2.5发布，硬刚Claude Opus 4.6，以一美元包断一小时的低价降低AI生产力门槛。它在编程、办公等多场景表现出色，速度快且成本低，背后是RL Scaling等技术支撑。
Karpathy戳破强化学习神话，首提AI复盘式进化！暴力试错将死
AI大神Karpathy发文指出强化学习（RL）有局限，效率随任务时长下降，与人类学习机制差异大。他提出复盘式进化Scaling范式，虽有很多细节待完善，但认为还有更多S型增长曲线待发现。
大模型平台Mistral正洽谈10亿美元融资
彭博消息，法国大模型开源平台Mistral正与阿布扎比MGX基金及法国贷款机构洽谈10亿美元融资。MistralAI成立于2023年，模型性能佳，2023年末至2024年多轮融资使估值飙升，还开发多款模型。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
阿里开源长文本深度思考模型！渐进式强化学习破解长文本训练难题，登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1，登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题，通过渐进式上下文扩展训练，在多基准测试中表现出色，还探讨了SFT和RL作用。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。