「过程监督强化学习」共找到 1072 篇相关文章
西工大张伟伟等：强化学习如何练就近距空战制胜法则？| 航空学报CJA
本文针对空战智能化需求，构建高保真近距对抗仿真平台，提出优化自博弈强化学习架构。该智能决策系统与成熟飞行员近距格斗胜率超75%，为智能空战发展提供技术支撑。
量化投资和金融科技的开源利器来了！
金融强化学习 (FinRL®) 是首个面向金融强化学习的开源框架，已发展成生态系统，有三层结构。其特点包括支持多算法、多市场环境模拟等，有完整流水线，还支持多数据源。
TPAMI 2026 | 北大彭宇新团队提出CPL++框架，实现视觉定位模型的「自知之明」和「自我纠错」
北大彭宇新教授团队提出CPL及进阶版CPL++框架。CPL用单模态匹配构造伪标签，引入静态验证模块；CPL++进一步自监督升级，具备纠错能力。实验显示，CPL++缩小了弱、全监督方法性能差距。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
VDC+VBench双榜第一！强化学习打磨的国产视频大模型，超越Sora、Pika
复旦大学等机构将强化学习引入视频生成领域。提出的Cockatiel方法在VDC榜单夺冠，IPO方法在VBench登顶，超越Sora、Pika等模型，优化后视频生成效果在多方面显著提升。
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。
最懂英伟达的CoreWeave，为啥突然花钱买了个强化学习作坊？
算力巨头CoreWeave市值达483.9亿美元，收购专攻强化学习训练AI智能体的OpenPipe。CoreWeave想打造全能平台，此前已收购W&B，此次收购标志其涉足智能体核心训练环节。OpenPipe的ART框架有独特优势。
把 UI 生成接进流水线：基于半监督评测体系的 UI 自动化生产实践
本文来自蚂蚁集团黄兆嵩在 QCon 2026 的演讲，探讨生成式 UI 技术重塑生产方式。提出系列工程实践，包括高质量生成、LUI 场景应用及质量监控迭代，让前端生产自动运转、用户体验随需而变。
仅需10%思维链标注，等同全量性能！中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO，让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能，适合规则清晰领域，为推理监督提供新思路。