「强化预训练」共找到 2567 篇相关文章
X-Era蝉联双榜单冠军，引领世界模型未来方向
X-Era的EonWorld在WorldScore和WorldArena两个榜单上连续霸榜。它来自X-Era的VWA原生世界动作模型体系，本职是帮机器人预判世界变化。这为“可用于行动的世界模型”竖起能力线，也揭示行业正进入新阶段。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
黄仁勋 × Lex Fridman：NVIDIA 4 万亿市值背后的 AI 革命
黄仁勋与Lex Fridman进行两小时访谈，从Amdahl定律聊到人类意识。谈及NVIDIA发展，如CUDA决策致市值下跌后回升；提出AI扩展定律，认为智能由算力决定；还分享管理、技术预判等看法及对中国创新的评价。
Vibe Coding“血洗”开源，社区吵翻了：封杀菜鸡 AI 开发者？不如给维护者打钱！
多位研究人员在预印本论文中指出，氛围编码或摧毁开源生态，使官网访问量下滑、社区论坛使用量骤减。研究称要维持开源规模需改革维护者报酬方式，同时分析了其对开发效率、开源软件可持续性的影响，社区对此看法不一。
手机跑推理模型：Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking
Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型，仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练，性能提升明显，多数性能基准超Qwen3 - 1.7B，在多平台表现佳，还支持主流推理框架。
别被室内基准高分骗了：大模型是在推理空间，还是在「背答案」？
2025年，空间智能成大模型竞争新热点，模型在室内基准上分数飙升。但因训练与测试数据同源，其提升或只是“背答案”。中科院大学等机构发布OSI - Bench重新审视大模型空间能力，评测显示当前提升可能是虚假繁荣。
刚刚，蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队，于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强，其核心是「发现式智能」理念，还采用了新训练技术，有 A 股涨停板预测等应用。
DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
让LLM不再话痨，快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境，效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架，通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统，让模型能自主决策思考模式，实验显示它提升了效率和准确率，还具强泛化性。