「带可验证奖励的强化学习」共找到 1547 篇相关文章
LLM规划能力飙升79%!Google:内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》,不借助外部验证器,让LLM反复“自评+重写”,使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%,还介绍了方法及跨模型验证情况。
刚刚!UCLA杨林团队证明:仅凭提示词,Gemini 2.5 Pro就可以拿到IMO2025金牌
加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文,阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线,用双提示词系统迭代,还规避数据污染问题。
混合数学编程逻辑数据,一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略,基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练,有多项关键发现,为构建AI推理模型提供参考。
6666!NuerIPS满分论文来了
NuerIPS唯一满分论文结论惊人,指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习,且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化,这给正火热的RLVR泼了冷水。
大语言模型高考数学拿高分靠强化学习,那文科考高分得靠什么?
大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习,但文科题无标准答案,此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分,靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。
说句话,造个3D世界!腾讯VibeWorlding氛围造世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
陶哲轩说:AI 辅助数学证明,已经成了日常操作
世界顶级数学家陶哲轩解决 Erdős 经典问题时,全流程用 AI 做助手,从证明草案到简化证明,再到形式化验证。整个流程为人类提出猜想、AI 暴力证明、人类简化优化、AI 辅助形式化验证。
补齐OpenClaw进化拼图!AReaL v1.0开源,智能体强化学习「一键接入」
2026 年 Agent 仍是热门赛道,OpenClaw 热度持续。但 Agent 强化学习训练缺乏成熟体系。蚂蚁和清华联合打造的 AReaL v1.0 开源,实现 Agent 一键接入 RL 训练,还革新了训练引擎,降低开发门槛。
扩展外部测试时Scaling Law,中关村学院新发现:轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’,指出内部方法接近瓶颈,外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略,用轻量级打分模型复用隐状态打分,训练无需手动标注,实验显示性能增长稳定。
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。