「多轮 RL」共找到 328 篇相关文章
让大模型“边看边改”，视觉分割准确率直接上涨9% | ICML 2026
复旦、创智联合推出RSAgent，让多模态大模型通过多轮工具调用生成准确掩码，解决视觉分割难题。该工作入选ICML 2026，实验显示其在多个测试集上表现领先，还展示了从‘看图问答’到‘视觉行动’的路径。
AI正在偷走白领工作！OpenAI狂砸10亿教AI上班，你的完美继任者即将上岗
Anthropic、OpenAI等大厂计划每年投10亿美元，为AI提供强化学习环境、让其「偷师」专家，教会AI像人类一样工作。OpenAI高管预言未来经济或成「RL机器」，引发岗位替代担忧。
罗福莉剧透小米MiMo v3架构：模型还没影，论文全说了
小米罗福莉提前剧透MiMo v3核心新架构HySparse2，该架构针对Agent多轮任务中长上下文输入处理成本高的痛点优化，相关论文已公开，模型尚未正式发布，文中披露了架构设计与实验效果数据。
32B逆袭GPT-5.2：首个端到端GPU编程智能体框架StitchCUDA问世
现有LLM自动化CUDA方法难处理端到端GPU程序，StitchCUDA提出多智能体框架+基于Rubric Reward的Agentic RL方案，分解任务、优化训练，在实验中成功率和加速比远超其他方法，解决Reward Hacking问题。
国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源
月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型，多方面性能超 GPT - 5 等闭源模型。它擅长多轮调用工具和持续思考，在多项基准测试达 SOTA 水平，成本低且授权宽松，引发全网讨论。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
荣登HuggingFace周榜首位， 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练！
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注，荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法，在基准测试中，用一半工具调用预算就显著优于现有方法。
国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
一夜暴涨至2100亿！开源新王MiniMax M2.5，革了Opus 4.6的命
新智元报道，国产AI春节档，MiniMax M2.5昨夜登场，今日市值涨至2108亿港元。其编码性能逼平Claude Opus 4.6，价格仅为1/20，适配开发者工具，在办公、深度研究等场景表现出色，基于Agent RL技术体系。