「RL4LLM」共找到 2583 篇相关文章
ICLR 2026出分，审稿员怒喷「精神病」！DeepMind研究员教你绝地求生
ICLR 2026评审结果公布，投稿量近2万篇创新高，但分数滑坡，平均分从5.12跌至4.2。审稿人吐槽质量低，甚至有怒喷‘精神病’的情况。DeepMind研究员提供论文反驳指南，称同行评审像‘随机数生成器’。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
Browser Use 推出 Code Use：直接用代码控制浏览器
Browser Use 发布 0.9.0 版本，推出专为爬取数据设计的 Code Use。它开发特殊 Agent 和定制 LLM 输出特定代码，通过 CDP 直接操控浏览器，效率和准确性理论上更高，还给出使用示例，同时提醒了安全问题。
我是微软工程师，编程了30多年，如今我几乎不再编程了
微软资深工程师 Paul Payne 分享编程 30 多年感受，认为 AI 正颠覆软件工程领域。他所在团队研究 LLM 驱动系统，系统从程序员手中接走大量工作，Amplifier 等工具让编程变得更简单，人类程序员价值将升华。
开源！强效果，高性能，严隐私？我全都要：OPPO 终端大模型实践
OPPO AI 中心推出开源端侧多模态大模型 AndesVL，含 0.6B - 4B 四档尺寸套件，有通用能力强等优势。它经多阶段训练，OPPO 还构建端侧部署方案，评测显示其在多方面表现优异，未来会继续技术革新。
刚刚，Andrej Karpathy放出大招：开源nanochat项目，仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目，用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元，就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广，含多训练步骤及评估体系。
OpenAI和DeepMind大佬离职联手，誓用AI科学家实现室温超导！已融3亿美元
OpenAI后训练负责人和DeepMind的AI4S大佬离职成立Periodic Labs，专注用AI Agent改造科研，攻克室温超导等难题，已获3亿美元融资。团队目标是培养AI科学家，构建自主实验室，还将应用于产业。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
刚刚，DeepSeek论文登上Nature，更多细节披露！
9月17日，梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面，它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注，靠强化学习激发推理能力，学会‘自我反思’，在多任务上优于传统模型。