「内生奖励」共找到 722 篇相关文章
爆火论文颠覆RL认知！「错误奖励」让LLM推理暴涨24.6%，学界惊了
最新爆火论文颠覆传统RL训练认知，华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验，发现其对Qwen模型有效，但并非对所有模型都有效。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
答案正确，推理就可靠吗？V-Rubrics用35万条细粒度准则细化多模态强化学习奖励
本文介绍南洋理工大学等机构研究团队提出的V-Rubrics方法，解决多模态推理中结果正确但推理错误的奖励分配误区，通过35万条细粒度准则拆分奖励计算，有效提升模型性能，论文已被EMNLP 2026主会接收，代码与数据已开源。
实测参考生之王Vidu Q3：这已经不叫AI生成了，这叫AI驱动整个剧组
4月13日生数科技发布视频大模型Vidu Q3，在SuperClue榜单断层登顶。它从‘生成视频’转向‘驱动剧组’，升级后能嵌入内容生产流程，实现‘万物可参，声画同出’，在多赛道表现亮眼。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
全球AI视频大战升级！「中国版Sora」Vidu Q2参考生月底发布，能力对标Sora 2
OpenAI的Sora 2引发全球AI视频狂欢，而国产AI视频Vidu将在本月底升级Vidu Q2参考生功能。Vidu起步更早、覆盖广，在一致性、运镜理解、动作连贯等维度优势明显，月底升级值得期待。
生数科技认领神秘登顶模型：AI视频公司拿出工业级Demo，跨本体跑通复杂长程任务
生数科技认领神秘登顶模型MotuBrain，该模型4月中旬悄登两国际benchmark。它将预测与行动统一，具一脑多型等能力，技术上走边看边动路线，有响应快等优势。生数科技双轨布局，Vidu与MotuBrain同根。