「多模态奖励模型」共找到 8011 篇相关文章
对话原力灵机周而进：模型2.4B就够用，关键是“具身原生”；能闭环才是最高效方法
原力灵机推出首个具身原生模型产品DM0，仅2.4B参数，却能支撑实时处理画面与真机进化。其合伙人周而进称要走具身原生路线，还介绍了数据采集、模型训练等多方面内容及公司发展规划。
大模型狂叠 buff、Agent乱战，2025大洗牌预警：96%中国机器人公司恐活不过明年，哪个行业真正被AI改造了？
InfoQ编辑部发布《2025年度盘点与趋势洞察》，探讨大模型、Agent等领域变化，分析行业被AI改造情况。指出2025年格局重塑，竞争焦点转变，国内AI有进展但与硅谷有差距，还介绍了大模型、Agent、AI Native等发展趋势。
爆冷！字节Seed 在CCPC 决赛只做出一道签到题，而DeepSeek R1 直接挂零？
第十届 CCPC 举行，字节 Seed 携 Seed - Thinking 参赛，结果意外，仅做出一题，DeepSeek R1 挂零。不同模型架构表现差异不大，暴露出大模型做算法题短板，推理模式表现更好。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路出发，用Python实现极简大语言模型，介绍从零基础到Bigram模型的过程，包括词汇表、模型训练推理等内容，还讲解了PyTorch基础，最后实现pytorch版Bigram模型，后续将实现完整GPT。
从「知题」到「知人」：UserRL让智能体学会「以人为本」
大语言模型距成真正用户伙伴缺‘知人’能力。来自UIUC与Salesforce团队提出UserBench和UserRL方案。前者将‘用户特性’制度化，构建评测环境；后者搭建统一强化学习框架，探索奖励建模，二者让‘以用户为中心’落地。
商汤SenseNova U1深度拆解，原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」，介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构，在数据、训练与推理深度协同，多维度测试成绩亮眼，代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
国产开源LLM迎来大爆发的一周：Kimi、腾讯、快手、美团、面壁智能
国产开源大模型迎来爆发，快手、月之暗面、美团、面壁智能、腾讯等接连发布新模型，如快手Keye-VL - 1.5 - 8B刷新视频理解SOTA，美团LongCat - Flash - Chat推理快成本低等。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。