「RL监督」共找到 396 篇相关文章
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
AI Agents，年中总结！
文章梳理6月旧金山AI Engineering World's Fair重磅分享，指出AI Agent发展方向是成为自主处理复杂工作的助手，还介绍了Ambient Agents崛起、Agent UX设计两派观点、训练进入RL时代等关键趋势。
3D多光照场景渲染！GRGS带来真实感重光照
哈工大提出通用3D高斯框架GRGS，用于多样光照下高保真人体新视角合成。它采用前馈监督策略，支持可编辑光照，结合物理着色与神经网络推断，合成逼真效果，但处理透明材质和纤薄结构欠佳。
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。
OpenAI：人&AI对齐技术应该是一个动态、双向的循环
在NeurIPS 2025上，NYU&OpenAI就Human - AI Alignment发布Tutorial。指出当前对齐像打地鼠，根源是将其当成静态、单向的，提出HAA框架，强调多元目标、人类全链路话语权及社会 - 技术系统量化监督。
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。
我们对 Coding Agent 的评测，可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」，不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向，与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集，结果显示模型过程规范遵循不足，未来训练需引入过程监督。
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。
图像编辑缺训练数据？直接从视频中取材，仅用1%训练数据实现近SOTA效果
百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程，Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移，仅用主流编辑模型约1%监督数据，在图像编辑任务达近SOTA效果，解决数据稀缺与权衡难题。
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」。