「多轮 RL」共找到 318 篇相关文章
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
全球强化学习+VLA范式，PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔
机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文，指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点，重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果，揭示VLA在线强化学习前景。
LeCun回应赵晟佳出任“首席科学家”
90后华人科学家赵晟佳履新Meta超级智能实验室首席科学家，引发LeCun去留热议。LeCun回应仍任Meta FAIR首席科学家并期待合作。FAIR历经改组，角色渐边缘化，赵晟佳与Meta合作令人期待。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力，性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但扩展到多模态大语言模型遇阻力，如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家，提供端到端长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构，在多基准测试成绩佳，代码已开源。
打造图像编辑领域的ImageNet？苹果用Nano Banana开源了一个超大数据集
苹果研究团队提出Pico - Banana - 400K数据集，基于Nano - Banana在OpenImages实拍照片生成编辑对。其系统化设计保证质量与多样性，还构建自我编辑评估流程，为图像编辑模型训练评测奠定基础。
人物一致性新王Nano Banana登基，AI图片编辑史诗级升级。
Nano Banana是神秘的AI绘图新模型，大概率出自Google。它生图一致性超强，在人物一致性、背景替换等多方面测评中完胜GPT - 4o等模型。虽仅在LMArena盲测随机出现，仍值得一试。
2篇最新论文，把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高，文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式，阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制，还提及开源系统亮点及相关论文。
网页智能体新突破！引入协同进化世界模型，腾讯AI Lab提出新框架
腾讯AI Lab提出WebEvolver框架，引入协同进化的世界模型，让智能体在真实网页环境中性能提升10%，突破现有基于LLM的网页智能体瓶颈，还通过实验验证了其有效性和对网页状态变化的预测能力。