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逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
LLM将是又一个“惨痛教训”？强化学习之父Sutton再放炮：万亿美金AI泡沫可能破裂
强化学习之父Sutton在采访中认为，LLMs过度依赖人类知识，违背‘惨痛教训’原则，发展将遇瓶颈，当前投资和期望或致泡沫破裂。讨论还涉及LLM与强化学习、人类模仿方式差异及AI领域经济动态等。
只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！新强化学习算法带来显著性能提升，还缓解训练崩溃问题
上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD，缓解训练崩溃问题，提升性能。还构建多模态强化学习框架，推出MMK12数据集和MM - PRM模型，开源相关成果。
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。
强化学习之父：大语言模型走错了路，不符合「苦涩教训」精神
2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向，认为其无真正智能，违背「苦涩教训」原则，缺乏持续学习能力，仅模仿人类，未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法：让AI自己设计
谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。
Yann LeCun最新纪录片首曝！传奇AI教父的双面人生，深度学习幕后40年
Yann LeCun新纪录片上线，回顾其深度学习四十年历程。他是深度学习开创者、Meta首席AI科学家，坚信机器应学会学习，认为AI竞争是开放与封闭之争，还对AI威胁论持务实乐观态度。